摘要
本发明属于目标跟踪领域,涉及一种结合图像预处理与三联体注意力的SiamFC目标跟踪方法,包括以下步骤:1、获取数据集;2、构建SiamFC目标跟踪网络模型,该模型包括依次连接的第一ExCNet模块、第一AlexNet模块和三联体注意力模块,依次连接的第二ExCNet模块和第二AlexNet模块,以及互相关算法模块和网络损失函数;三联体注意力模块和第二AlexNet模块分别与互相关算法模块连接;步骤3、训练SiamFC目标跟踪网络模型;4、进行目标跟踪。本发明能够在极端低照度视频跟踪序列上实现较好的跟踪结果。
技术关键词
注意力
算法模块
跟踪方法
序列帧
网络单元
旋转单元
加法器单元
上下文特征
亮度
sigmoid函数
输入端
加权特征
分支
模板
输出端
视频
图像块
系统为您推荐了相关专利信息
微调方法
多模态
电力设备铭牌图像
交叉注意力机制
多层次特征提取
胶囊神经网络
胶囊网络
矩阵
sigmoid函数
双曲正切函数
无人机跟踪方法
运动轨迹预测
光电一体化设备
对象
控制拍摄设备
裂纹检测方法
训练神经网络模型
模态Lamb波
微裂纹
传感器
节点
融合语义
大语言模型
智能合约漏洞
语义向量