面向无人机的轻量级Siamese注意力网络目标跟踪

• 作者: 崔洲涓 安军社 张羽丰 崔天舒
• 来源期刊: 光学学报
• 关键词: 机器视觉 目标跟踪 Siamese网络 MobileNet 通道注意力 空间注意力 协同注意力
• 年，卷（期）: 2020,（19）
• 所属期刊栏目: 机器视觉|Machine Vision
• 页码范围: 126-138
• 页数: 13页
• 分类号: TP391|V279
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/AOS202040.1915001

摘要

随着无人机技术在军事、民用等领域的广泛运用,高精度、低功耗智能无人机跟踪系统的需求也日益增多.针对无人机跟踪任务中目标尺度变化大、视野角度多变、遮挡等问题,提出了一种基于轻量级Siamese注意力网络的无人机实时跟踪算法.首先,选取易于部署在嵌入式设备中的轻量级卷积神经网络MobileNetV2作为特征提取主干网络;接着,设计通道空间协同注意力模块,增强模型的适应能力与判别能力;然后,搭载区域建议网络,通过互相关获取前景背景分类和边界框回归响应图;最后,加权融合多层响应图,调整候选区域筛选策略,计算得到更加准确的跟踪结果.在无人机跟踪数据集上的仿真实验结果表明,相对于当前主流算法SiamRPN,该算法跟踪精度提升了3.5％,能更好地应对复杂多变的场景.同时,在NIVIDA RTX 2060 GPU上,跟踪速度达到60 frame/s.