[发明专利]一种基于阶段性持续学习的可伸缩单流追踪方法有效
| 申请号： | 202310691919.9 | 申请日： | 2023-06-13 |
| 公开（公告）号： | CN116433727B | 公开（公告）日： | 2023-10-27 |
| 发明（设计）人： | 刘红敏;蔡越峰;徐婧林;樊彬 | 申请（专利权）人： | 北京科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06N3/0455;G06N3/08;G06T7/73;G06V10/44;G06V10/74;G06V10/764;G06V10/82 |
| 代理公司： | 北京市广友专利事务所有限责任公司 11237 | 代理人： | 张仲波 |
| 地址： | 100083*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及视觉目标追踪技术领域，特别是指一种基于阶段性持续学习的可伸缩单流追踪方法。一种基于阶段性持续学习的可伸缩单流追踪方法包括：获取搜索图像以及模板图像，对搜索图像以及模板图像进行处理，获得输入图像；将输入图像进行特征向量化处理，获得向量化特征；基于向量化特征，通过交互窗口自注意力模块以及动态混合注意力模块，获得目标图像特征；根据目标图像特征，通过分类头以及回归头，获得输出图像；根据输出图像，在目标时序运动中进行目标追踪。本发明是一种基于阶段间持续学习具备优秀前后景区分能力的追踪方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 阶段性 持续 学习 伸缩 追踪 方法 | ||
【主权项】：
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