一种基于多重注意力的孪生网络目标跟踪方法（不用二变）

本发明请求保护一种基于多重注意力的孪生网络目标跟踪方法(SiamMAN,Siamese Multi‑attention Network)，属于计算机视觉技术领域。主要包括以下步骤：首先，为了更高效地利用目标特征信息来应对复杂背景干扰的问题，设计了一个多重注意力模块对特征进行优化，其中，通道注意力分支用于给更具判别性的通道赋予更高的权重，位置注意力分支充分利用目标的位置信息；其次，为了更好地利用浅层特征，在多重注意力模块中设计了一种特征融合方法，使用残差学习方法对浅层特征和经注意力分支优化后的特征进行融合，然后再融合两种注意力特征，进一步增强特征表示；最后，使用Focal‑EIoU损失作为回归损失函数，从而引导跟踪器生成更精确的跟踪框。

《一种基于多重注意力的孪生网络目标跟踪方法（不用二变）》是一发明专利，专利号为 2022115588877，当前法律状态为已下证，由重庆邮电大学提出申请，发明人为周丽芳;刘金兰;李伟生;马将凯;卢峻民，申请日期为2022-12-06，公开（公告）日期为2025-09-26，国际专利分类号（IPC）为 G06V 10/62 (2022.01)，所属技术领域包括：计算机视觉、目标跟踪、孪生网络、视频监控、电子警察、车路协同、自动驾驶、辅助驾驶、侦察无人机、光电吊舱、目标识别、多光谱、超光谱摄像。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明请求保护一种基于多重注意力的孪生网络目标跟踪方法(SiamMAN,Siamese Multi‑attention Network)，属于计算机视觉技术领域。主要包括以下步骤：首先，为了更高效地利用目标特征信息来应对复杂背景干扰的问题，设计了一个多重注意力模块对特征进行优化，其中，通道注意力分支用于给更具判别性的通道赋予更高的权重，位置注意力分支充分利用目标的位置信息；其次，为了更好地利用浅层特征，在多重注意力模块中设计了一种特征融合方法，使用残差学习方法对浅层特征和经注意力分支优化后的特征进行融合，然后再融合两种注意力特征，进一步增强特征表示；最后，使用Focal‑EIoU损失作为回归损失函数，从而引导跟踪器生成更精确的跟踪框。

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