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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明涉及一种基于光流补偿的目标跟踪网路结构及跟踪的方法，针对遮挡环境下的目标检测，提出基于局部感知的遮挡目标检测方法。具体地，在特征层面提出了局部感知模块，通过多个局部感知分支探索出多个局部区域并使用随机丢弃策略迫使其它分支学习突出特征中的重要局部信息。考虑到检测器可能会预测出多个候选检测框的问题，提出了查询更新模块。该模块利用目标的空间位置信息剔除过多的候选框，提升检测结果准确率。最后，CrowdHuman数据集下，本研究所提算法相比RT‑DETR的平均准确率指标提升0.7％，每幅图像假阳性率对数平均值实现了0.6％的增益，雅卡指数实现了1％的增益。
主权项：1.一种基于光流补偿的目标跟踪网路结构，其特征在于：包括孪生网络形式的骨干网络、基于光流的特征补偿模块和Transformer特征融合模块以及分类头和回归头；所述孪生网络的形式的骨干网络的输入分别为模板图像和搜索图像，模板图像骨干网络的输出连接Transformer特征融合模块的第一自注意力机制模块，同时连接基于光流的特征补偿模块，搜索图像骨干网络的输出连接基于光流的特征补偿模块；所述Transformer特征融合模块是基于自注意力的上下文增强模块以及基于交叉注意力机制的特征增强模块以不同的方式进行特征增强，包括两个自注意力机制模块、三个交叉注意力机制模块；其中第一自注意力机制模块分别连接第一交叉注意力机制模块和第二交叉注意力机制模块，第二自注意力机制模块分别连接第一交叉注意力机制模块和第二交叉注意力机制模块，第一交叉注意力机制模块和第二交叉注意力机制模块的输出连接第三交叉注意力机制模块，第三交叉注意力机制模块输出分别连接分类头和回归头；所述基于光流的补偿模块是局部遮挡补偿以及基于语义的全局遮挡补偿以不同的方式进行特征补偿，包括了一个局部补偿模块、一个全局补偿模块；其中局部补偿模块的输出连接全局补偿模块，全局补偿模块的输出连接Transformer特征融合模块；搜索图像骨干网络的输出连接基于光流的特征补偿模块后，连接Transformer特征融合模块的第二自注意力机制模块。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 一种基于光流补偿的目标跟踪网路结构及跟踪的方法
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