光学学报, 2020, 40 (19): 1915001, 网络出版: 2020-10-12   

面向无人机的轻量级Siamese注意力网络目标跟踪 下载: 1613次

Light-Weight Siamese Attention Network Object Tracking for Unmanned Aerial Vehicle
作者单位
1 中国科学院国家空间科学中心复杂航天系统电子信息技术重点实验室, 北京 100190
2 中国科学院大学, 北京 100049
图 & 表

图 1. 融合通道空间协同注意力的轻量级Siamese网络

Fig. 1. Framework of Siamese network with channel spatial coordination attention module

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图 2. MobileNetV2[13]卷积模块框图

Fig. 2. Convolutional blocks of MobileNetV2

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图 3. MobileNetV2卷积过程抽象图

Fig. 3. Convolution process abstract graph of MobileNetV2

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图 4. Grad-CAM网络可视化结果。(a)无注意力模块;(b)有注意力模块

Fig. 4. Grad-CAM network visualization results. (a) No attention module; (b) with attention module

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图 5. 通道空间协同注意力模块

Fig. 5. Channel spatial coordination attention module

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图 6. 不同注意力模块组合在OTB-2015中成功率对比图

Fig. 6. Success rate comparison of different attention module combinations on OTB-2015

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图 7. 不同注意力模块组合在OTB-2015中跟踪精度对比图

Fig. 7. Precision comparison of different attention module combinations on OTB-2015

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图 8. 九种跟踪算法在不同视频序列上的定性结果显示。(a) car6_5;(b) car17;(c) person9;(d) person1_s;(e) uav4;(f) wakeboard6

Fig. 8. Qualitative results of the nine tracking algorithms on different video sequences. (a) car6_5; (b) car17; (c) person9; (d) person1_s; (e) uav4; (f) wakeboard6

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图 9. 问题序列uav1_1结果图

Fig. 9. Results of problem sequence on uav1_1

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图 10. 跟踪算法基于OTB-2015的结果。(a)成功率曲线图;(b)跟踪精度曲线图

Fig. 10. Results of the tracking algorithms on OTB-2015. (a) Success plot; (b) precision plot

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图 11. 不同属性视频跟踪成功率曲线图。(a)尺度变化;(b)宽高比变化;(c)低分辨率;(d)快速运动;(e)完全遮挡;(f)部分遮挡;(g)超出视野;(h)背景干扰;(i)光照变化;(j)视角变化;(k)相机移动;(l)相似物体

Fig. 11. Tracking success plots of different attributes videos. (a) Scale variation; (b) aspect ratio change; (c) low resolution; (d) fast motion; (e) full occlusion; (f) partial occlusion; (g) out-of-view; (h) background clutter; (i) illumination variation; (j) viewpoint change; (k) camera motion; (l) similar object

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图 12. 不同属性视频跟踪精度曲线图。(a)尺度变化;(b)宽高比变化;(c)低分辨率;(d)快速运动;(e)完全遮挡;(f)部分遮挡;(g)超出视野;(h)背景干扰;(i)光照变化;(j)视角变化;(k)相机移动;(l)相似物体

Fig. 12. Tracking precision plots of different attributes videos. (a) Scale variation; (b) aspect ratio change; (c) low resolution; (d) fast motion; (e) full occlusion; (f) partial occlusion; (g) out-of-view; (h) background clutter; (i) illumination variation; (j) viewpoint change; (k) camera motion; (l) similar object

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图 13. 部分视频序列的定量分析。(a)尺度变化与宽高比变化;(b)中心位置误差

Fig. 13. Quantitative analysis of some video sequences. (a) Scale variation and aspect ratio change; (b) CLE

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表 1基于MobieleNetV2的Siamese网络结构

Table1. Architecture of Siamese network based on MobieleNetV2

Layer nameInputOperatorExpansion factorChannelRepeat timeStrideCSCAM
Input255×255×3Conv2d-3212No
Layer1127×127×32Bottleneck11611No
Layer 2127×127×16Bottleneck62422No
Layer 363×63×24Bottleneck63232Yes
Layer 431×31×32Bottleneck66441No
Layer 531×31×64Bottleneck69631Yes
Layer 631×31×96Bottleneck616031Yes
Layer 731×31×160Bottleneck632011Yes
Output31×31×320------

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崔洲涓, 安军社, 张羽丰, 崔天舒. 面向无人机的轻量级Siamese注意力网络目标跟踪[J]. 光学学报, 2020, 40(19): 1915001. Zhoujuan Cui, Junshe An, Yufeng Zhang, Tianshu Cui. Light-Weight Siamese Attention Network Object Tracking for Unmanned Aerial Vehicle[J]. Acta Optica Sinica, 2020, 40(19): 1915001.

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