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一种基于注意力金字塔残差网络的视觉目标跟踪方法APR-Net

发布时间: 2023-06-19

来源: 科技服务团

基本信息

合作方式： 作价入股
成果类型： 发明专利,实用新型专利
行业领域：
电子信息技术
成果介绍
本发明请求保护一种基于注意力金字塔残差网络的视觉目标跟踪方法APR‑Net，受金字塔残差网络的启发(pyramidal convolutional residual network，PyConvResNet)，本发明提出了一种简单而有效的视觉目标跟踪方法，有效地提升了对通用视觉目标的跟踪性能，将其命名为APR‑Net跟踪方法。
成果亮点
在本发明中提出的APR‑Net跟踪方法，能够自动搜索特征图中的多尺度特征。此外，本发明在PyConvResNet中引入了注意力机制，以进一步提高跟踪的准确率和稳定性。在基准数据集上的实验结果表明，所提出的跟踪方法在各种具有挑战性的环境中实现了具有竞争力的跟踪准确率和稳定性，并满足实时跟踪速度。本发明提出的跟踪方法在GPU上以近30帧/秒的速度运行。
团队介绍
刘冰
成果资料