基于孪生网络的目标跟踪研究

本书聚焦深度学习领域，以孪生网络在目标跟踪中的应用为核心展开研究。作者利用孪生网络在平衡跟踪精度与速度方面的优势，通过特征级联技术强化对跟踪目标的特征提取；同时，基于视觉注意力机制中的通道注意力与空间注意力机制，提出并行通道注意力机制，实现目标跟踪过程中的精准定位与高效跟踪。

第1章 基于孪生网络的目标跟踪概述

1.1 孪生网络目标跟踪算法基本结构

1.2 Siamese主干网络优化及图像特征提取

1.2.1 Siamese主干网络优化及应用

1.2.2 Siamese网络中图像特征提取

1.2.3 孪生网络近期新优化应用

1.3 分类与边框回归任务

1.3.1 基于有锚框的分类与边框回归目标跟踪

1.3.2 基于无锚框的分类与边框回归目标跟踪

1.4 本书主要研究内容

1.5 本书项目资助

第2章 相关理论基础

2.1 人工神经网络

2.2 卷积神经网络

2.2.1 数据输入层

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