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基于特征增強(qiáng)和歷史幀選擇的Transformer視覺(jué)跟蹤算法

控制與決策 頁(yè)數(shù)： 7 2024-02-05
摘要： 為進(jìn)一步提升跟蹤算法在歷史幀信息利用和目標(biāo)特征表達(dá)方面的性能,提出基于特征增強(qiáng)和歷史幀選擇的Transformer視覺(jué)跟蹤算法(feature enhancement and history frame selection based Transformer visual tracking, FEHST).首先,在骨干網(wǎng)絡(luò)中引入動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模塊,通過(guò)稀疏化策略提高自注意力機(jī)制的計(jì)算...

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