一種基于特征融合的Transformer目標(biāo)跟蹤算法

摘要： 近年來(lái)，基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤網(wǎng)絡(luò)取得了顯著的進(jìn)展.這些網(wǎng)絡(luò)主要采用兩種類型的框架：雙流雙階段框架和單流單階段框架.然而，前者忽視了在特征提取過(guò)程中的信息交互，后者則受限于骨干網(wǎng)絡(luò)自身的局限性.因此，本文采用獨(dú)立骨干網(wǎng)絡(luò)來(lái)直接構(gòu)建跟蹤器，并設(shè)計(jì)了一種輕量化的多尺度特征融合架構(gòu)，以較低的計(jì)算成本增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)對(duì)多尺度信息的感知能力；同時(shí)，引入遞歸門控卷積作為特征學(xué)習(xí)單元，以自適應(yīng)高階... （共8頁(yè)）

視覺(jué)目標(biāo)跟蹤 單流單階段框架 多尺度特征融合 遞歸門控卷積 網(wǎng)絡(luò)初始化