Nov, 2020

图注意力跟踪

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TL;DR本文提出了一种简单的基于目标感知的 Siamese 图注意力网络解决视觉跟踪中的相似性匹配问题，通过建立完全二分图建立目标和搜索区域之间的部分对部分对应关系，并应用图注意力机制从模板特征传播目标信息到搜索特征，使用目标感知区域选择机制适配不同对象的大小和纵横比变化，实验证明该算法优于现有基于深度学习的最先进跟踪器。
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发现论文，激发创造
  • 可变形孪生注意力网络用于视觉物体跟踪

    本文提出了一种名为 SiamAttn 的可变形注意力机制的 Siamese 追踪器，该机制通过自注意和交叉注意来计算特征，能够有效地更新目标模板和聚合丰富的上下文信息以进行更准确的视觉目标跟踪，并在六个基准测试中实现了最新的最优结果。

    Apr, 2020

  • SiamTHN: 用于视觉跟踪的连体目标高亮网络

    本文提出了一种基于孪生网络的目标跟踪方法，其中引入了目标强调模块来提高相似性响应映射的目标区域的聚焦能力，同时使用校正损失来训练模型以减少分类和回归之间的不匹配，实验表明该方法优于当前模型在性能上表现，同时效率达到 38 fps。

    Mar, 2023

  • 用于实时目标追踪的双重孪生网络

    提出了一种基于 Siamese 网络的实时物体跟踪方法，利用图像分类任务中学习到的语义特征和相似度匹配任务中学习到的外观特征相结合，其中包括两个支路，一个用于语义特征学习，另一个用于外观特征学习，并针对前者提出了通道注意力机制，同时在 OTB-2013/50/100 数据集上取得了比其他实时跟踪器更好的性能。

    Feb, 2018

  • 相关感知的深度跟踪

    我们提出了一种基于自注意力 / 交叉注意力的目标依赖特征网络，通过深度嵌入多层特征的交叉图像特征相关性，抑制了非目标特征，从而实现了实例变化的特征提取，在不需要额外的相关步骤的情况下可以直接用于预测目标位置，且可以灵活地在丰富的无配对图像上进行预训练，实现了较快的收敛速度和最先进的实时跟踪性能。

    Mar, 2022

  • GradNet：用于视觉目标跟踪的梯度引导网络

    本文提出了一种基于梯度引导的 siamese 网络，通过前后向操作更新目标的模板，利用梯度中的区分信息，提高了视觉跟踪的表现，并使用模板泛化训练方法以更好地使用梯度信息并避免过度拟合。在最近的基准测试中，我们的方法表现优于其他现有的最先进的跟踪器。

    Sep, 2019

  • 使用 Transformer 的视觉跟踪

    本文介绍了一种基于 Transformer 编码器 - 解码器架构和强有力的注意机制的新型追踪器网络，通过自我关注模块和交叉注意力，提高了全局和丰富的背景信息获取，支持超越局部特征的追踪效果，在多个基准测试上表现出优异的性能。

    May, 2021

  • 基于孪生关注关键点网络的高性能视觉跟踪

    本研究提出了一种名为 SATIN 的 Siamese Attentioal Keypoint Network 用于高效追踪和准确定位目标，其可利用轻量级沙漏网络、交叉注意力模块和关键点检测方法来提高特征图的辨别力和定位能力，并在多个基准数据集上获得了最新的性能表现。

    Apr, 2019

  • 针对视觉对象跟踪的去分心连体网络

    本文关注于学习一种能够识别语义背景干扰的 Siamese 追踪网络，提出了一种有效的训练策略和增量学习模块，同时引入局部到全局搜索策略，实现了在多个数据集上的显著表现。

    Aug, 2018

  • 看得更多，知道得更多：利用联合注意力孪生网络进行无监督视频对象分割

    提出了一种名为 COSNet 的新型网络，用于表示全局视角下的无监督视频对象分割任务，其中利用全局注意机制结合视频帧之间的相关性，训练效果超越当前的深度学习方法。

    Jan, 2020

  • 深度连对注视网络：基于视频的人员再识别的时间与位置选择

    本论文提出了一种具有 Siamese attention architecture 的模型，在视频中提取本地卷积特征，并使用嵌入式注意机制在门控循环单元中选择性地传播相关特征并记住它们的空间依赖性，以解决视频中行人匹配的问题，并在三个基准数据集上取得了良好的效果。

    Aug, 2018