河北水利电力学院学报 ›› 2022, Vol. 32 ›› Issue (1): 1-8.DOI: 10.16046/j.cnki.issn2096-5680.2022.01.001
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张军1,2,刘先禄2,张宇山2
ZHANG Jun1,2, LIU Xian-lu2, ZHANG Yu-shan2
摘要: 为了进一步提升Siamese神经网络算法在目标跟踪领域的性能,本文对SiamMask的backbone模型基于注意力机制原理进行了重新设计。首先,对Siamese目标追踪网络的backbone网络框架进行局部修改;其次,对改进的算法与原SiamMask算法在Microsoft COCO2017数据集上进行了网络训练与验证;最后,将原SiamMask算法与改进的算法的验证集数据进行比对,以此来评价改进算法的性能。结果表明,在同等算力与数据集的条件下,基于注意力机制的backbone Siamese目标跟踪算法比SiamMask在IOU值上有2个百分点左右的性能提升。
中图分类号: