【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机视觉的，具体涉及一种基于高斯注意力和自适应聚焦的单目标跟踪方法及装置。
技术介绍
1、单目标计算机视觉中的一项基本任务，旨在预测视频序列中给定初始状态的目标的状态，已被广泛应用于视觉监控和自动驾驶等各种应用中。然而，近年来已经做出了许多努力，由于跟踪中经常出现的各种挑战，如遮挡，相似物干扰等，开发一种鲁棒而准确的跟踪器仍然具有挑战性。现有技术中的方法引入transformer，其包含自注意力和交叉注意力两个模块。首先，自注意力很难指导具有相对位置嵌入的目标建模。自注意力不能捕捉图像中元素的位置关系，只考虑元素之间的相似性或依赖性。位置嵌入就是为了解决这个问题而引入的，但只考虑了元素的相对位置，并没有更加关注位于图像绝对位置中心的元素。其次，基于外观相似度的交叉注意力难以有效地区分目标和相似物体。交叉注意力通过模板和搜索区域特征之间的相似性来加强目标的区域特征。在视觉跟踪中，它会对任意位置的相似物体赋予相同的权重，很难将它们与目标有效区分，影响跟踪精度。这些问题使得特征无法聚焦于目标，并且会被类似的物体分散注意力。p>
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【技术保护点】
1.基于高斯注意力和自适应聚焦的单目标跟踪方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述基于高斯注意力和自适应聚焦的单目标跟踪方法，其特征在于，所述对已标记的单目标跟踪数据集进行裁剪操作，具体为：
3.根据权利要求1所述基于高斯注意力和自适应聚焦的单目标跟踪方法，其特征在于，所述高斯注意力，具体为：
4.根据权利要求1所述基于高斯注意力和自适应聚焦的单目标跟踪方法，其特征在于，所述利用高斯注意力增强模板图像特征，捕捉图像中元素位置关系并生成具有鲁棒目标特征的语义模板，获得模板图像中核心的特征信息，包括以下步骤：
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