摘要
本申请公开了一种多视图目标跟踪检测方法、装置、终端及介质,本申请提供的方案首先基于获取的多视图数据,将该多视图数据输入到包含特定的特征重构金字塔模型的编码器模块,其中,特征重构金字塔模型包括:自底向上网络单元、自顶向下网络单元和特征重构单元,所述特征重构单元设置在所述自底向上网络单元和所述自顶向下网络单元之间的横向连接通道上,通过特征重构金字塔模型更加高效地融合信息,提取重要的空间特征和细化通道特征,优化关键区域的特征表示,从而消除冗余信息,提高特征聚合的准确度,进而提升了多视图场景下的目标检测和跟踪能力。
技术关键词
跟踪检测方法
网络单元
金字塔模型
编码器模块
重构单元
图像空间分辨率
Sigmoid函数
加权特征
通道
多尺度特征
跟踪检测装置
全局平均池化
存储程序代码
数据获取单元
特征金字塔
可读存储介质
池化特征
系统为您推荐了相关专利信息
反射率数据
正演方法
地表反射率
可见光波段
前馈神经网络
多模态脑肿瘤
脑肿瘤分割方法
权重模型
多尺度特征
混合损失函数
网络单元
大文件上传方法
动态带宽分配
文件上传系统
网络监控方法
数字信号处理单元
色散补偿模块
分光器
端口识别方法
均衡器抽头系数