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Gradually target activating and self-supervised enhancing for visual tracking
DOI:10.1016/j.knosys.2026.116779.png)
摘要
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• 设计了非对称混合注意力以激活特征并防止模板污染。• 提出了最大抑制时空融合以增强时序线索学习能力。• 开发了自监督解码器以引导编码器聚焦于目标特征提取。• 提出了GFATrack,有机集成了这些模块以实现鲁棒视觉跟踪。
Keyword:
Target tracking
Feature activation
Spatio-temporal enhancement
期刊
K
IF:
7.6
论文数:
1.3W
被引数:
4.5W

