[发明专利]一种基于多模态单流记忆网络的单目标跟踪方法在审
| 申请号： | 202310197848.7 | 申请日： | 2023-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN116402849A | 公开（公告）日： | 2023-07-07 |
| 发明（设计）人： | 张建伟;王景超;张焕龙;梁树军;蔡增玉;孙海燕;张之琛;张梦雅 | 申请（专利权）人： | 郑州轻工业大学;许昌职业技术学院 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06N3/08;G06V10/40;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 郑州优盾知识产权代理有限公司 41125 | 代理人： | 栗改 |
| 地址： | 450000 河南省郑州*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于多模态单流记忆网络的单目标跟踪方法，步骤为：将描述目标的文本输入语言模型提取描述感兴趣目标的语言特征；提取记忆器中的目标样本得到记忆特征，将语言特征、记忆特征和搜索区域特征输入多模态注意力网络生成多模态综合特征；使用预测头对多模态综合特征中的搜索区域特征进行解析得到跟踪结果；使用基于语言的跟踪结果对跟踪结果进行评估，将满足要求的跟踪结果存入记忆器。本发明基于自注意力机制同时利用视觉信息和文本信息可以获得更加完善的跟踪模型，从而提高对于目标变化的适应能力。本发明结合了多模态学习和单流网络结构的优势，利用文本信息的稳定性来弥补视觉信息的脆弱性，从而提升了跟踪的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多模态单流 记忆 网络 目标 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
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