基于多注意力图的孪生网络视觉目标跟踪

来源：信号处理杂志 2020年第9期北京时间：

作者：齐天卉, 张辉, 李嘉锋, 卓力

摘要：在视觉跟踪应用中，目标外观通常由包含目标的矩形区域来建模，这种矩形化边框的描述方式不可避免地引入了背景干扰，并随着场景变化导致跟踪关注点的模糊及歧义，进而产生跟踪漂移。针对以上问题，提出了一种基于多注意力图的孪生网络视觉目标跟踪算法。首先，建立了一种关注于前景目标区域特征表达的孪生网络。该网络通过构建梯度注意力图损失函数项来引导网络训练，提升网络区分目标和干扰背景的能力。此外，嵌入通道注意力和空间注意力进一步强化目标的特征表达，自动发掘有区分的特征表示。在多个公共数据集上的实验验证了提出算法的有效性，以及算法可完成实时的视觉目标跟踪。

关键词：视觉目标跟踪, 孪生网络, 梯度引导反向传播, 注意力机制