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内容大纲
本书主要探讨了目标跟踪技术在计算机视觉领域的应用，介绍了目标跟踪的基本概念和传统方法，较为详细地阐述了基于深度学习的目标跟踪算法的原理及实现场景，介绍了如何构建深度学习模型，并通过实验验证了模型的有效性，分析了目标跟踪技术在安防监控、人机交互、智慧城市等领域的实际应用。本书结构清晰，语言流畅，较好地做到理论结合实际，能够在一定程度上为基于深度学习的目标跟踪方法的研究提供思路，同时，为计算机视觉领域的相关从业人员提供一定的帮助。 -
作者介绍
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目录
第一章 目标跟踪技术概述
第一节 目标跟踪技术的应用
第二节 目标跟踪技术的研究现状
第三节 目标跟踪技术的发展前景
第二章 目标跟踪技术的相关理论
第一节 卷积神经网络相关介绍
第二节 多（单）目标跟踪任务描述
第三节 基于孪生网络的目标跟踪算法
第四节 目标跟踪中的注意力机制
第三章 融合注意力机制的孪生网络单目标跟踪方法
第一节 引言
第二节 深度孪生特征编码器
第三节 卷积自注意力模块
第四节 融合注意力机制的孪生网络跟踪框架
第五节 对比实验和消融实验
第六节 本章小结
第四章 基于多尺度注意力特征融合模块的孪生网络单目标跟踪方法
第一节 引言
第二节 基于多尺度注意力特征融合模块的孪生网络跟踪框架
第三节 对比实验
第四节 消融实验
第五节 本章小结
第五章 融合注意力机制的轻量化孪生网络单目标跟踪方法
第一节 引言
第二节 孪生编码器骨干网络轻量化
第三节 卷积自注意力模块轻量化
第四节 特征融合模块轻量化
第五节 模型轻量化实验
第六节 本章小结
参考文献
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