一种添加残差注意力机制的视觉目标跟踪算法

摘要

由于传统的卷积神经网结构不能有效地发挥其强大的特征学习和特征表达能力,故提出一种改良的特征提取网络用于视频目标跟踪.在传统特征提取网络的基础上,引入残差网络形式的注意力机制和特征融合策略,同时在网络模型的训练阶段引入基于区域重叠率的损失函数,使得算法模型获得更好的定位效果.实验结果表明,改进算法可以长时间准确地跟踪目标,并且该方法具有泛化能力,对其他基于深度学习的跟踪算法有借鉴意义.