基于Res2NeXt的无人机目标跟踪算法

作     者：刘庭圆 段喜萍 李浩溥 郑小辉 LIU Tingyuan;DUAN Xiping;LI Haopu

作者机构：哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院黑龙江哈尔滨150025 不详 

出 版 物：《长江信息通信》 (Changjiang Information & Communications)

年 卷 期：2023年第36卷第1期

页      面：46-49页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：哈尔滨师范大学博士启动基金资助项目(XKB201906) 

主　　题：残差网络 目标跟踪 Transformer 无人机 

摘      要：无人机在目标跟踪过程中存在运动模糊、摄像机运动、视角变化等问题,同时无人机机载设备算力有限导致一些耗时的先进算法无法部署。针对上述问题,文章提出了一种基于Res2NeXt的Transformer目标跟踪算法。首先,Res2NeXt利用分组卷积在不增加计算量的前提下提高了模型能力,同时,通过增加一层内可用感受野的数量来提高模型的多尺度表示能力。然后,通过Transformer模型利用全局信息融合深度卷积特征进一步提升算法精度。在UAV123数据集上进行对比实验,结果表明该算法能有效地提高目标跟踪的成功率和精度。