Для достижения баланса между точностью отслеживания и сложностью модели в этой статье предлагается эффективный метод отслеживания одиночных объектов на основе сети-близнецов. Данный метод использует легковесную сеть MobileNet-V3 в качестве основной сети, что значительно уменьшает вычислительное количество извлечения функций и количество параметров. В то же время разработан смешанный модуль объединения признаков, включая быстрый модуль уточнения признаков и двухканальный модуль слияния признаков. Быстрый модуль уточнения признаков путем объединения запросов и оптимизации ключей операции снижает количество конечных признаков, что позволяет быстро извлекать ключевую информацию объекта цели. Двухканальный модуль слияния признаков путем механизма многоголового внимания объединяет признаки разных ветвей, что дополнительно повышает производительность отслеживания. Предложенный алгоритм в данной статье был сравнен с другими алгоритмами отслеживания на наборах данных LaSOT, OTB100 и UAV123 через эксперимент, и результаты эксперимента показали, что предложенный в этой статье метод сохраняет производительность отслеживания при меньшей сложности модели. Кроме того, он может эффективно сохранять хорошую производительность отслеживания в различных сложных сценах, таких как быстрое движение и вращение.

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