摘要
本公开涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种基于图注意力融合网络的目标追踪方法。该方法包括:采用目标孪生网络中的目标骨干网络,获取第一模板图像对应的第一模板图像特征和单目标追踪数据集合中各搜索图像的搜索图像特征;采用目标孪生网络中的基于图注意力网络的特征融合网络,对第一模板图像特征和各搜索图像的搜索图像特征进行空间特征融合处理和通道特征融合处理,获取融合特征;将融合特征输入至目标孪生网络中的目标追踪头网络,获取第一模板图像中第一待追踪目标对应的第一追踪结果。采用本公开提高该孪生网络针对待追踪目标的分辨能力,可以实现背景干扰下跟踪器的鲁棒跟踪,提高追踪目标识别的准确性,提高目标追踪的准确性。
技术关键词
融合特征
特征融合网络
节点特征
注意力
训练样本图像
追踪方法
通道
小世界模型
模板
误差
Softmax函数
线性变换矩阵
图像获取单元
随机梯度下降
电子设备
图像处理技术
追踪装置
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多源异构数据
滑动窗口采样
时序
前馈神经网络
文本
剩余使用寿命
寿命预测方法
谐波减速器
输出特征
物理
门控循环单元
双向变换器
前馈神经网络
文本生成方法
身份
无人机航拍图像
自定义特征
感知特征
上采样
动态剪枝