logo móvil
logo tablet

Cookies y Privacidad

Usamos cookies propias y de terceros para mejorar la experiencia de nuestros usuarios, analizar el tráfico del sitio y personalizar contenido. Si continúas navegando, asumimos que aceptas su uso. Para más información, consulta nuestra Política de Cookies

Una red siamesa de atención visual mejorada que actualiza en línea las características de las plantillas

Recientemente, los rastreadores Siameses han atraído una atención extensa debido a su simplicidad y bajo costo computacional. Sin embargo, en la mayoría de los rastreadores Siameses, solo se utiliza un fotograma de la secuencia de video como plantilla, y la plantilla no se actualiza en el proceso de inferencia, lo que hace que la tasa de éxito del rastreo sea inferior a la de los rastreadores que pueden actualizar la plantilla en línea. En el estudio actual, presentamos una red Siamesa de atención visual mejorada (ESA-Siam). El método se basa en una red neuronal convolucional profunda, que integra atención de canal y auto-atención espacial para mejorar la capacidad discriminativa del rastreador para muestras positivas y negativas. La atención de canal refleja diferentes objetivos según el valor de respuesta de diferentes canales para lograr una mejor representación del objetivo. La auto-atención espacial captura la correlación entre dos posiciones arbitrarias para ayudar a localizar el objetivo. Al mismo tiempo, se diseña un módulo de atención de búsqueda de plantilla

Autores: Zhu, Wenqiu; Zou, Guang; Liu, Qiang; Zeng, Zhigao

Idioma: Inglés

Editor: Hindawi

Año: 2021

Disponible con Suscripción Virtualpro

Artículos


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 15

Citaciones: Sin citaciones


Hindawi

Security and Communication Networks

Volume , Article ID 9719745, 19 pages

https://doi.org/10.1155/2021/9719745

Zhu Wenqiu1, Zou Guang1, Liu Qiang1, Zeng Zhigao1

College of Computer Science China, Intelligent Information Perception and Processing Technology China

Academic Editor: Yuan Yuan

Contact: @hindawi.com

Descripción
Recientemente, los rastreadores Siameses han atraído una atención extensa debido a su simplicidad y bajo costo computacional. Sin embargo, en la mayoría de los rastreadores Siameses, solo se utiliza un fotograma de la secuencia de video como plantilla, y la plantilla no se actualiza en el proceso de inferencia, lo que hace que la tasa de éxito del rastreo sea inferior a la de los rastreadores que pueden actualizar la plantilla en línea. En el estudio actual, presentamos una red Siamesa de atención visual mejorada (ESA-Siam). El método se basa en una red neuronal convolucional profunda, que integra atención de canal y auto-atención espacial para mejorar la capacidad discriminativa del rastreador para muestras positivas y negativas. La atención de canal refleja diferentes objetivos según el valor de respuesta de diferentes canales para lograr una mejor representación del objetivo. La auto-atención espacial captura la correlación entre dos posiciones arbitrarias para ayudar a localizar el objetivo. Al mismo tiempo, se diseña un módulo de atención de búsqueda de plantilla

Documentos Relacionados

Temas Virtualpro