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申请/专利权人：南昌工程学院
摘要：本发明提出一种基于双softmax注意力的单流单阶段目标跟踪方法与系统，该方法基于ViT模型，将ViT模型中的编码器替换为基于双softmax注意力的编码器，得到目标跟踪模型，并将模板和搜索区域的图像输入目标跟踪模型，通过双softmax注意力的编码器，对模板图像及搜索区域图像进行统一特征学习，以在模板和搜索区域之间建立自由信息流，得到具有目标导向性的特征信息；并将结果送入预测头分别进行分类和回归操作，以获取目标跟踪结果。本发明融合了线性注意力机制和softmax注意力机制的特性，同时具有较低的计算复杂度和较高的模型表达能力，使跟踪器在降低计算成本的同时实现良好的跟踪性能。
主权项：1.一种基于双softmax注意力的单流单阶段目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1、基于ViT模型，将ViT模型中的编码器替换为基于双softmax注意力的编码器，得到目标跟踪模型，并将模板和搜索区域的图像输入目标跟踪模型；步骤2、对模板和搜索区域的图像进行预处理，并输入基于双softmax注意力的编码器；步骤3、基于双softmax注意力的编码器在每个注意力头采用两个softmax注意力对输入的特征进行注意力计算，进而对模板图像及搜索区域图像进行统一特征学习，以在模板和搜索区域之间建立自由信息流，实现模板和搜索区域之间的相互指导，得到具有目标导向性的特征信息；步骤4、采用迭代的方式重复步骤3若干次，以动态的对模板和搜索区域特征进行关系建模，得到具有目标导向性的特征；步骤5、将具有目标导向性的特征送入预测头分别进行分类和回归操作，得到待跟踪目标的中心位置、边界框大小及位置偏差，并根据偏差来调整中心位置，再根据边界框尺寸大小确定最终的跟踪框，得到目标跟踪结果；步骤6、利用大规模数据集重复步骤2至步骤4以对目标跟踪模型进行预训练，得到预训练的目标跟踪模型，利用预训练的目标跟踪模型进行目标跟踪，以获取准确的目标跟踪结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南昌工程学院 基于双softmax注意力的单流单阶段目标跟踪方法与系统
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