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人工智能下的复杂场景视觉目标跟踪方法 版权信息
- ISBN：9787539089348
- 条形码：9787539089348 ; 978-7-5390-8934-8
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
人工智能下的复杂场景视觉目标跟踪方法 内容简介
本书系统地介绍视觉目标跟踪的意义、研究背景、发展现状, 以及算法评价标准等。同时给出作者近年来在视觉目标跟踪方面的主要研究成果及具体算法的实验结果。其主要内容包括: 基于卷积神经网络和字典对学习的目标跟踪、基于注意力模块的目标跟踪、基于卷积自注意力的无人机目标跟踪、基于可学习稀疏转换的目标跟踪、基于图匹配的洗牌注意力目标跟踪、基于频率通道注意力机制的目标跟踪、基于稀疏卷积与通道空间注意力的目标跟踪等。
人工智能下的复杂场景视觉目标跟踪方法 目录
第1章绪论
1.1研究背景与意义
1.2目标跟踪中的主要挑战
1.3国内外研究现状
1.4数据集和能度量指标
1.5目标跟踪网络模型
参考文献
第2章基于卷积神经网络和字典对学标跟踪
2.1概述
2.2基于卷积神经网络和字典对学络结构
2.3字典对学标估计
2.4实验结果与分析
2.5本章小结
参考文献
第3章基于注意力模块的目标跟踪
3.1概述
3.2基于注意力模块的骨干网络结构
3.3实验结果
3.4消融实验
3.5本章小结
参考文献
第4章基于卷积自注意力的无人机目标跟踪
4.1概述
4.2卷积自注意力模块
4.3实验结果与分析
4.4消融实验
4.5本章小结
参考文献
第5章基于可学转换的目标跟踪
5.1概述
5.2 SiamFC网络结构介绍
5.3基于可学转换的目标跟踪
5.4实验结果与分析
5.5本章小结
参考文献
第6章基于图匹配的洗牌注意力目标跟踪
6.1概述
6.2SiamCAR的网络框架
6.3基于图匹配的洗牌注意力跟踪
6.4实验结果与分析.
6.5本章小结
参考文献
第7章基于频域通道注意力机制的目标跟踪
7.1概述
7.2基于频域通道注意力机制的目标跟踪
7.3实验结果与分析
7.4本章小结
参考文献
第8章基于稀疏卷积与通道空间注意力的目标跟踪
8.1概述
8.2基于稀疏卷积与通道空间注意力的目标跟踪
8.3实验结果与分析
8.4本章小结
参考文献
展开全部
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