基于Res2NeXt的无人机目标跟踪算法

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无人机在目标跟踪过程中存在运动模糊、摄像机运动、视角变化等问题,同时无人机机载设备算力有限导致一些耗时的先进算法无法部署。针对上述问题,文章提出了一种基于Res2NeXt的Transformer目标跟踪算法。首先,Res2NeXt利用分组卷积在不增加计算量的前提下提高了模型能力,同时,通过增加一层内可用感受野的数量来提高模型的多尺度表示能力。然后,通过Transformer模型利用全局信息融合深度卷积特征进一步提升算法精度。在UAV123数据集上进行对比实验,结果表明该算法能有效地提高目标跟踪的成功率和精度。
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