Resumen

Recientemente, los rastreadores Siameses han atraído una atención extensa debido a su simplicidad y bajo costo computacional. Sin embargo, en la mayoría de los rastreadores Siameses, solo se utiliza un fotograma de la secuencia de video como plantilla, y la plantilla no se actualiza en el proceso de inferencia, lo que hace que la tasa de éxito del rastreo sea inferior a la de los rastreadores que pueden actualizar la plantilla en línea. En el estudio actual, presentamos una red Siamesa de atención visual mejorada (ESA-Siam). El método se basa en una red neuronal convolucional profunda, que integra atención de canal y auto-atención espacial para mejorar la capacidad discriminativa del rastreador para muestras positivas y negativas. La atención de canal refleja diferentes objetivos según el valor de respuesta de diferentes canales para lograr una mejor representación del objetivo. La auto-atención espacial captura la correlación entre dos posiciones arbitrarias para ayudar a localizar el objetivo. Al mismo tiempo, se diseña un módulo de atención de búsqueda de plantilla

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Rastreadores siameses; Coste computacional; Actualización de plantillas; Atención visual; Red neuronal convolucional; Atención a la búsqueda de plantillas.
• Keywords:Siamese trackers; Computational cost; Template update; Visual attention; Convolutional neural network; Template search attention