لتحقيق توازن بين دقة التتبع وتعقيد النموذج، تقدم هذه الورقة طريقة فعالة لتتبع الأهداف الفردية بناءً على شبكة توأمية. تعتمد هذه الطريقة على شبكة الـ MobileNet-V3 الخفيفة كشبكة العظمية، مما يقلل بشكل كبير من حسابات استخراج السمات وعدد المعلمات. في الوقت نفسه، تم تصميم وحدة دمج السمات المختلطة، بما في ذلك وحدة تكييف السمات السريعة ووحدة دمج السمات الثنائية. تقوم وحدة تكييف السمات السريعة بتقليل كمية السمات النهائية من خلال عمليات تجميع الاستعلام وتحسين المفتاح، مما يسمح بسرعة استخراج معلومات الكائن الهدف. تقوم وحدة دمج السمات الثنائية بتحسين أداء التتبع بشكل إضافي عن طريق دمج السمات من فروع مختلفة باستخدام آلية الانتباه متعدد الرؤوس. تمت مقارنة الخوارزمية المقدمة في هذه الورقة مع خوارزميات تتبع أخرى على مجموعات بيانات LaSOT و OTB100 و UAV123 من خلال تجربة، وأظهرت نتائج التجربة أن طريقة الورقة هذه تحتفظ بأداء التتبع بالإضافة إلى أن لديها تعقيد نموذج أقل. علاوة على ذلك، فإنه يمكن الحفاظ على أداء التتبع الجيد في مشاهد متعددة معقدة مثل الحركة السريعة والدوران.

single object tracking;siamese network;feature fusion;feature refinement;Feature aggregation