《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于注意力機(jī)制的無(wú)監(jiān)督單目標(biāo)跟蹤算法
信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全 6期
林志雄,，吳麗君，陳志聰
(福州大學(xué) 物理與信息工程學(xué)院,，福建 福州350108)
摘要： 為提升目標(biāo)跟蹤精度,，設(shè)計(jì)一種基于注意力機(jī)制的無(wú)監(jiān)督單目標(biāo)跟蹤算法。該算法使用DCFNet網(wǎng)絡(luò)作為基本網(wǎng)絡(luò),，通過(guò)前向跟蹤和后向驗(yàn)證實(shí)現(xiàn)無(wú)監(jiān)督跟蹤,。為結(jié)合上下文信息，引入特征融合方法,，且將DCFNet網(wǎng)絡(luò)每一層所提取的特征通過(guò)雙線性池化調(diào)整分辨率以便進(jìn)行特征融合,；為關(guān)注不同特征通道上的關(guān)系，引入通道注意力機(jī)制SENet模塊,；設(shè)計(jì)一個(gè)反向逐幀驗(yàn)證方法,，在反向驗(yàn)證中間幀的基礎(chǔ)上再預(yù)測(cè)第一幀，進(jìn)而減少判別位置的誤差,。在公共數(shù)據(jù)集OTB-2015上的測(cè)試結(jié)果顯示,，本算法AUC分?jǐn)?shù)達(dá)60.6%，速度達(dá)61FPS,。與無(wú)監(jiān)督單目標(biāo)跟蹤UDT算法相比,，所設(shè)計(jì)算法取得了更優(yōu)的目標(biāo)跟蹤性能。
中圖分類(lèi)號(hào)： TP391
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A
DOI： 10.19358/j.issn.2096-5133.2022.06.009
引用格式： 林志雄,，吳麗君,，陳志聰. 基于注意力機(jī)制的無(wú)監(jiān)督單目標(biāo)跟蹤算法[J].信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全，2022,，41(6)：50-56.
Unsupervised single target tracking algorithm based on attention mechanism
Lin Zhixiong,，Wu Lijun，Chen Zhicong
(College of Physics and Information Engineering,，F(xiàn)uzhou University,，F(xiàn)uzhou 350108，China)
Abstract： In order to improve target tracking accuracy, this paper designs an unsupervised single target tracking algorithm based on attention mechanism. The algorithm uses the DCFNet network as the basic network to achieve unsupervised tracking through forward tracking and backward verification. In order to combine the context information, a feature fusion method is introduced, and the features extracted by each layer of the DCFNet network are adjusted for resolution by bilinear pooling for feature fusion; in order to pay attention to the relationship between different feature channels, a channel attention mechanism SENet module is introduced; a reverse frame-by-frame verification method is designed, and the first frame is predicted based on the reverse verification of the intermediate frame, thereby reducing the error of the discriminant position. The test results on the public dataset OTB-2015 show that the AUC score of this algorithm is 60.6% and the speed is 61FPS. Compared with the unsupervised single-target tracking UDT algorithm, the designed algorithm achieves better target tracking performance.
Key words : target tracking,；unsupervised learning,；feature fusion,；attention mechanism

0 引言

目標(biāo)跟蹤被廣泛應(yīng)用于視頻監(jiān)控和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域。在給定視頻第一幀中目標(biāo)位置后,，目標(biāo)跟蹤的任務(wù)是得到目標(biāo)在后續(xù)幀中的位置信息,。在有遮擋、變形和背景混亂等場(chǎng)景下, 準(zhǔn)確有效地檢測(cè)和定位目標(biāo)仍然是個(gè)難點(diǎn),。

深度網(wǎng)絡(luò)由于可以加強(qiáng)特征表示,，被廣泛用于視覺(jué)目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域。TAO等人提出SINT網(wǎng)絡(luò)[1],，首次利用孿生網(wǎng)絡(luò)提取特征,，通過(guò)匹配初始目標(biāo)的外觀識(shí)別候選圖像位置，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤任務(wù),；BERTINETTO等人提出SiamFC(Siamses Fully Convolution)網(wǎng)絡(luò)[2],，使用離線訓(xùn)練的完全卷積孿生網(wǎng)絡(luò)作為跟蹤系統(tǒng)的基本網(wǎng)絡(luò)，大大提高了跟蹤性能,；LI等人[3]提出了SiamRPN網(wǎng)絡(luò),，基于SiamFC網(wǎng)絡(luò)引入了區(qū)域提案網(wǎng)絡(luò)RPN模塊[4]，讓跟蹤系統(tǒng)可以回歸位置,、形狀,，進(jìn)一步提高性能并加速；在此之前,，基于孿生網(wǎng)絡(luò)的跟蹤器往往使用較淺的網(wǎng)絡(luò),，很大原因在于深層網(wǎng)絡(luò)的填充會(huì)破壞平移不變性，導(dǎo)致跟蹤性能下降,。LI等人[5]提出在訓(xùn)練過(guò)程中引入位置均衡的采樣策略,，來(lái)緩解網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過(guò)程中存在的位置偏見(jiàn)問(wèn)題，進(jìn)而在SiamRPN網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上用了ResNet網(wǎng)絡(luò)[6]作為主干網(wǎng)絡(luò),，讓跟蹤模型性能不再受制于網(wǎng)絡(luò)的容量,。

以上這些單目標(biāo)跟蹤模型都是屬于有監(jiān)督學(xué)習(xí)，有監(jiān)督學(xué)習(xí)需要大量的有標(biāo)記數(shù)據(jù)集,，但是手動(dòng)標(biāo)記既昂貴又耗時(shí),。而互聯(lián)網(wǎng)上有大量的未標(biāo)記視頻可供使用，因此無(wú)監(jiān)督目標(biāo)跟蹤算法具有更好的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值,。WANG等人[7]提出了UDT(Unsupervised Deep Tracking)模型,，通過(guò)將前向傳播和反向預(yù)測(cè)的結(jié)果進(jìn)行一致性損失計(jì)算，實(shí)現(xiàn)在沒(méi)有標(biāo)簽的情況下同樣優(yōu)化模型,。但在前向傳播過(guò)程中,，跟蹤模型若預(yù)測(cè)的位置出錯(cuò)，經(jīng)過(guò)反向修正后可能會(huì)再回到正確的位置，這就會(huì)導(dǎo)致前向傳播的錯(cuò)誤預(yù)測(cè)沒(méi)有被懲罰,，降低了模型跟蹤性能,。為此，WANG等人又進(jìn)一步提出UDT+模型[8],，通過(guò)多幀驗(yàn)證方法懲罰前向傳播的錯(cuò)誤預(yù)測(cè),，提升位置預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。




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作者信息：

林志雄,，吳麗君,，陳志聰

(福州大學(xué) 物理與信息工程學(xué)院，福建 福州350108)




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