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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
Categoría
Licencia
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 ChinaAcademic Editor: Yuan Yuan
Contact: @hindawi.com