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J-GLOBAL ID：202102232140246491   整理番号：21A1095141

カスケード注意機構に基づく双生ネットワーク視覚追跡アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Siamese network visual tracking algorithm based on cascaded attention mechanism

著者 (5件)： Pu Lei (空軍工程大学 研究生院,西安 710077) ,  Feng Xinxi (空軍工程大学 信息与導航学院,西安 710077) ,  Hou Zhiqiang (西安郵電大学 計算机学院,西安 710121) ,  Yu Wangsheng (空軍工程大学 信息与導航学院,西安 710077) ,  Ma Sugang (西安郵電大学 計算机学院,西安 710121)
資料名： Beijing Hangkong Hangtian Daxue Xuebao  (Beijing Hangkong Hangtian Daxue Xuebao)
巻： 46  号： 12  ページ： 2302-2310  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2402A  ISSN： 1001-5965  CODEN： BHHDE8  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 全畳込み双生ネットワーク(SiamFC)が類似物体干渉と目標に大スケール外観変化が発生したとき、追跡失敗しやすい問題に対して、カスケード注意力メカニズムに基づく双生ネットワーク視覚追跡アルゴリズムを提案した。まず、ネットワークの最後の層に非局所注意力モジュールを加え、空間次元から目標領域に関する自己注意特徴図を獲得し、最後に最後層の特徴と相加演算を行う。次に,異なるチャネル特徴の異なった目標とシナリオに対する応答の差異を考慮して,チャネル注意力モジュールを導入して,特徴チャネルの重要性選択を実現した。追跡のロバスト性をさらに向上させるため,SiamFCアルゴリズムに重み付け融合を行い,最終的応答グラフを得た。最後に、提案した双生ネットワークモデルをGOT10kとVIDデータセット上で共同訓練を行い、モデルの表現力と判別力をさらに向上させた。実験結果により,提案アルゴリズムは,SiamFCと比較して,追跡精度において,9.3%増加し,そして,成功率は,5.4%増加した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  干渉 ,  *視覚 ,  畳込み ,  *ネットワーク ,  演算 ,  重みづけ ,  チャネル ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 表現力 ,  ネットワークモデル ,  成功率 ,  共同訓練 ,  *追跡アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： カスケード ,  注意 ,  視覚追跡 ,  アルゴリズム