基于多尺度特征和共线注意力模块的目标跟踪方法与系统

本发明提出一种基于多尺度特征和共线注意力模块的目标跟踪方法与系统，该方法包括：构建特征融合网络模型；以模板图像以及搜索区域图像作为单残差多尺度块的输入特征，得到单残差多尺度特征块的输出特征；模板分支中，模板分支单残差多尺度特征块的输出特征进行处理，得到最终的自注意力；结合最终的自注意力对特征融合网络模型进行预训练；将模板图像以及搜索区域图像作为预训练后的特征融合网络模型的输入特征，得到新的单残差多尺度特征块的输出特征，并进一步得到最大相似度得分；根据最大相似度得分得到预测结果。本发明充分结合单残差多尺度特征和共线约束注意力的优势，以获得更好的特征融合和减少冗余计算，优化性能和速度之间的平衡。