基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
由于传统的卷积神经网结构不能有效地发挥其强大的特征学习和特征表达能力,故提出一种改良的特征提取网络用于视频目标跟踪.在传统特征提取网络的基础上,引入残差网络形式的注意力机制和特征融合策略,同时在网络模型的训练阶段引入基于区域重叠率的损失函数,使得算法模型获得更好的定位效果.实验结果表明,改进算法可以长时间准确地跟踪目标,并且该方法具有泛化能力,对其他基于深度学习的跟踪算法有借鉴意义.
推荐文章
基于残差注意力机制的泥石流沟谷识别
Resnet18
注意力机制
遥感影像
泥石流灾害
一种基于注意力机制的语音情感识别算法研究
语音情感识别
深度学习
注意力机制
语谱图
一种基于自注意力机制的组推荐方法
群组推荐
自注意力机制
协同过滤
深度学习
融合策略
一种新的注意力相关脑电分类算法设计
支持向量机
数据融合理论
脑电
注意力
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 一种添加残差注意力机制的视觉目标跟踪算法
来源期刊 西安电子科技大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 注意力机制 卷积神经网络 残差网络 目标跟踪
年,卷(期) 2020,(6) 所属期刊栏目 信息与通信工程&网络空间安全
研究方向 页码范围 148-157,163
页数 11页 分类号 TP39
字数 语种 中文
DOI 10.19665/j.issn1001-2400.2020.06.021
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (52)
共引文献  (44)
参考文献  (8)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1962(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1980(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1981(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1986(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1989(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2003(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2004(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2006(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2008(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2009(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2010(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2011(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2012(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2013(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2014(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2015(11)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(9)
2016(9)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(7)
2017(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2018(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2019(4)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(1)
2020(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
注意力机制
卷积神经网络
残差网络
目标跟踪
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西安电子科技大学学报(自然科学版)
双月刊
1001-2400
61-1076/TN
西安市太白南路2号349信箱
chi
出版文献量(篇)
4652
总下载数(次)
5
总被引数(次)
38780
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导