SiamADN:用于无人机目标跟踪的孪生注意密集网络（英文）

基于深度学习的单目标跟踪技术在诸多计算机视觉应用中取得了卓越的效果。然而,现有跟踪器在图像目标变形、遮挡、移动等场景下的应用具有局限性。本文提出一种融合注意力机制和密集网络的孪生网络离线跟踪方法(SiamADN),重点针对无人机等小目标的跟踪任务。首先,算法应用密集网络来减少消失梯度,从而加强特征转移;其次,在密集网络结构中引入通道注意力机制,增强感兴趣的关注度;引入高级角点检测网络以改进持续跟踪过程。在OTB-2015、UAV123,LaSOT和VOT等跟踪数据集上进行了广泛的实验。实验结果表明,在UAV123上的准确率为78.9%,运行速度为每秒32帧,具有较好的实际应用效果。