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基于多头注意力优化特征融合网络的目标跟踪方法与系统

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专利号 2023115431659 专利名称 基于多头注意力优化特征融合网络的目标跟踪方法与系统
专利类型 发明专利 国际分类 G06V 20/40 (2022.01),G06V 10/25 (2022.01),G06V 10/77 (2022.01),G06V 10/80 (2022.01),G06V 10/774 (2022.01),G06V 10/82 (2022.01)
申请人 南昌工程学院 申请地址 江西省南昌市高新区天祥大道289号
发明人 申请日期 2023-11-20
下证状态 未知 更新时间 2025-01-11 08:36:05
专利摘要 本发明提出一种基于多头注意力优化特征融合网络的目标跟踪方法与系统,该方法包括:在孪生网络框架下构建特征提取网络和特征融合网络模型并进行训练,利用特征提取网络分别对模板图像和搜索图像进行特征提取,得到模板图像特征和搜索区域特征,采用缩小模板图像特征在空间维度上尺度的方式进行多头自注意力计算,得到编码后模板特征,采用搜索区域特征降维的方式进行多头自注意力计算,得到局部特征增强的搜索区域特征,再将二者进行特征融合,将融合结果送入分类分支和回归分支上获取目标在搜索区域的最大响应位置以进行目标跟踪。本发明利用高效自注意力和高效空间约简注意力构建了特征融合网络,有效地提高了目标跟踪的准确性和鲁棒性。

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身份证
卖方 企业营业执照
专利证书原件
身份证
专利证书原件

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