【摘 要】
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目标跟踪任务中，全卷积孪生网络的目标跟踪(SiamFC)算法在处理目标遮挡、光照变化等场景时会表现出鲁棒性较差、丢失跟踪目标等问题。为此，提出一种结合注意力机制和特征融合的目标跟踪算法。首先，所提算法改用ResNet50(Deep Residual Network)作为主干网络提取更充分的目标特征；其次，结合注意力机制对特征进行筛选，将筛选后的低层模板特征与高层模板特征分别同对应搜索特征做互相关操
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目标跟踪任务中，全卷积孪生网络的目标跟踪(SiamFC)算法在处理目标遮挡、光照变化等场景时会表现出鲁棒性较差、丢失跟踪目标等问题。为此，提出一种结合注意力机制和特征融合的目标跟踪算法。首先，所提算法改用ResNet50(Deep Residual Network)作为主干网络提取更充分的目标特征；其次，结合注意力机制对特征进行筛选，将筛选后的低层模板特征与高层模板特征分别同对应搜索特征做互相关操作后进行自适应加权融合，提升网络对正负样本的辨别力。在OTB100(Object Tracking Be
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