TY -的A2 -杨,Xiaoxian盟,彭日成cata盟——宣气非盟-谢,Meiqin盟——刘王成明因非盟- Li Zhanbo PY - 2021 DA - 2021/03/24 TI -基于暹罗的目标跟踪算法神经网络研究SP - 6645629六世- 2021 AB -目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要课题。本文研究了基于深度Siamese网络的目标跟踪算法。针对跟踪过程中出现漂移、脱靶等鲁棒性不强的情况，通过改进特征提取部分和在线更新部分，提高了算法的跟踪精度和鲁棒性。本文将se块和时间注意机制(TAM)加入到Siamese神经网络的框架中。se块可以对特征进行细化和提取;根据不同信道的重要性赋予不同的权值，提高了网络的识别率和跟踪器的识别能力。时间注意机制通过调整样本在当前帧和历史帧的权值来更新目标状态，解决了相似背景存在导致的模型漂移问题。我们利用交叉熵损失来区分不同序列的目标，使它们在特征域的距离更长，特征更容易识别。我们在三个基准上训练和测试该网络，并与几种最先进的跟踪方法进行比较。实验结果表明，该算法在跟踪效果图和评价标准方面优于其他方法。 The proposed algorithm can solve the occlusion problem effectively while ensuring the real-time performance in the process of tracking. SN - 1574-017X UR - https://doi.org/10.1155/2021/6645629 DO - 10.1155/2021/6645629 JF - Mobile Information Systems PB - Hindawi KW - ER -