小目标跟踪更准
针对小目标特征有限与背景干扰问题，通过目标签名隐式建模尺寸、中心与正样本选择区域，提升复杂场景下的跟踪鲁棒性。
Lei, Liang · 陈志华 · Dai, Lei · Shouli, Wang
Engineering Applications of Artificial Intelligence 2024
目标变小时引入更多正样本，缓解尺度变化引起的漂移或丢失。
中心注意力模块准确定位目标，过滤无关噪声。
通过级联感受野增广模块以多感受学习方式聚合特征。
在五个基准上超过最新最优跟踪器，平均成功率和精度分别提升2.2%和1.2%。