Для балансирования точности отслеживания и сложности модели в данной статье предложен эффективный метод одноцелевого отслеживания на основе сиамской сети. Метод использует облегчённую MobileNet-V3 в качестве базовой сети, значительно уменьшая вычислительные затраты и количество параметров для извлечения признаков. В то же время разработан модуль гибридного слияния признаков, включающий быстрый модуль уточнения признаков и модуль агрегирования признаков с двумя ветвями. Быстрый модуль уточнения признаков эффективно сокращает количество векторных признаков путём агрегации запросов и оптимизации ключей, что позволяет быстро выделить ключевую информацию объекта. Модуль агрегирования признаков с двумя ветвями объединяет признаки из разных веток с помощью механизма многоголовочного внимания, что дополнительно улучшает производительность отслеживания. Алгоритм был протестирован в сравнительных экспериментах на наборах данных LaSOT, OTB100 и UAV123 с другими алгоритмами. Результаты показывают, что предложенный метод сохраняет хорошую производительность отслеживания при меньшей сложности модели. Кроме того, метод хорошо работает в сложных сценариях, таких как быстрое движение и вращение.

одноцелевое отслеживание;сиамская сеть;слияние признаков;уточнение признаков;агрегирование признаков