一种基于改进resnet网络的目标跟踪方法

本发明涉及目标跟踪技术领域，尤其涉及一种基于改进resnet网络的目标跟踪方法，包括采集待测场景视频数据，并进行分帧处理得到若干张图像；构建改进Resnet网络，将Resnet网络的stage0中的普通卷积替换为partial卷积，并在partial卷积后引入CBAM；并利用SAAN改进stage1至stage4中Bottleneck；利用训练集对改进Resnet网络进行训练，使用损失函数收敛模型。本发明利用cGAN网络合成不同的图像数据扩充数据集；网络结构中用partial conv替换标准卷积，并在卷积后引入CBAM；将SAAN集成在残差块中，来捕获长距离依赖关系，提高连续跟踪的精度。