【摘 要】
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本文提出融合卷积通道注意力机制、堆叠通道注意力机制和空间注意力机制的孪生网络跟踪器(ThrAtt-Siam)来提升跟踪性能。ThrAtt-Siam跟踪器以SiameseFC为基础，通过在低卷积层融合卷积通道注意力机制、两个特征图与两个卷积块，加强目标物体特征提取，提高跟踪器对背景特征抗干扰能力和辨别能力；在目标图像分支融合堆叠通道注意力机制与空间注意力机制，其中堆叠通道注意力机制可有效区分有用特征
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本文提出融合卷积通道注意力机制、堆叠通道注意力机制和空间注意力机制的孪生网络跟踪器(ThrAtt-Siam)来提升跟踪性能。ThrAtt-Siam跟踪器以SiameseFC为基础，通过在低卷积层融合卷积通道注意力机制、两个特征图与两个卷积块，加强目标物体特征提取，提高跟踪器对背景特征抗干扰能力和辨别能力；在目标图像分支融合堆叠通道注意力机制与空间注意力机制，其中堆叠通道注意力机制可有效区分有用特征与无用特征，同时针对不同通道的有用特征进行提取，空间注意力机制可有效的补充目标物体特征在通道空间中的信息
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针对现有基于深度学习的自然图像超分辨率算法在图像高频细节重建方面的不足，提出了一种更注重图像高频细节重建的基于双通道残差网络的图像超分辨率算法。该算法使用带有通道注意力机制的残差结构作为网络的主通道，为了在重建过程中更好地保留原始图像的几何结构和边缘信息，使用自适应结构化卷积设计了网络的辅助通道，以此构建的双通道残差网络在学习过程中会有更强的高频信息捕获能力。为了使重建图像效果更加符合人眼的主观视
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