【摘 要】
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目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要分支,广泛应用于自动驾驶、视频监控、智能交通和人机交互等领域。给定目标在视频序列中初始帧的位置和大小,目标跟踪通过对目标外观和运动状态建模以预测出目标在后续帧中的位置和大小。近年来随着深度学习的不断发展,基于深度学习的目标跟踪算法的性能开始超过传统的目标跟踪算法,其中基于孪生网络的目标跟踪算法因兼顾准确率和速度成为目前最主流且效果最好的跟踪算法之一。然而实际场景中
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目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要分支,广泛应用于自动驾驶、视频监控、智能交通和人机交互等领域。给定目标在视频序列中初始帧的位置和大小,目标跟踪通过对目标外观和运动状态建模以预测出目标在后续帧中的位置和大小。近年来随着深度学习的不断发展,基于深度学习的目标跟踪算法的性能开始超过传统的目标跟踪算法,其中基于孪生网络的目标跟踪算法因兼顾准确率和速度成为目前最主流且效果最好的跟踪算法之一。然而实际场景中常会面临遮挡、光照变化、运动变化、尺寸变化和相机运动等问题,使得在复杂环境下对目标进行鲁棒跟踪仍然是一个极具挑战性的课题。本文的主要工作如下:1)提出基于通道注意力机制与孪生网络的目标跟踪模型。该模型以孪生跟踪算法SiamRPN++为基础,在残差网络中引入通道注意力网络,通过通道注意力机制自适应地重新校准通道特征响应。通道注意力网络学习使用全局信息以加强有用的特征并抑制无用的特征,从而提高跟踪的平均期望重叠率、准确率和鲁棒性,有效提高在遮挡、光照变化、运动变化、尺寸变化和相机运动属性的鲁棒性。2)提出基于双重注意力机制与孪生网络的目标跟踪模型,其由SiamRPN++算法和双重注意力网络组成。该模型一方面利用通道注意力机制给通道分配不同的权重,另一方面利用空间注意力机制对通道注意力网络的输出特征进行分组,选择不同通道和空间位置的语义属性,能够有效抑制无用通道的响应和背景的干扰,从而进一步提高目标跟踪的性能。以上两种方法均在VOT2016、VOT2018和VOT2019公开测试数据集上与SiamRPN、DaSiamRPN、SiamMask和SiamRPN++算法进行比较。实验结果表明,本文所提出的融合一种或多种注意力机制的目标跟踪模型在平均期望重叠率、准确率和鲁棒性全部优于基础网络SiamRPN++算法,大幅提高在遮挡、光照变化、运动变化、尺寸变化和相机运动属性的鲁棒性。
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