多尺度通道注意与孪生网络的目标跟踪算法

来源：计算机工程与应用杂志2023年第14期北京时间：

作者：王淑贤, 葛海波, 李文浩

单位：西安邮电大学 电子工程学院，西安 710121

摘要：在全卷积分类和回归的Siamese目标跟踪算法的基础上，提出了一种融合多尺度通道注意力的目标跟踪算法（Siamese multi-scale channel attention，SiamMCA）。算法基于Siamese网络架构，以多尺度通道注意力融合改进后的ResNet50作为骨干网络进行特征提取与增强，并利用深度互相关网络对特征图进行解码和跟踪，最终成功进行融合、分类和回归。SiamMCA通过充分利用多尺度通道注意力的语义信息整合功能，整合了空间信息和运动信息，提升了跟踪器的性能。最终分别在OTB100、VOT2016数据集上和LaSOT长期基准上的实验表明，SiamMCA与其他先进的跟踪器相比取得了更高的精度、成功率和性能表现，尤其是在快速运动、遮挡、相似性干扰、尺度变化等复杂场景中。

关键词：Siamese,多尺度,通道注意力,特征增强