抗背景干扰更强
通过学习干扰物权重并选择性融合干扰模型，抑制背景干扰以提升判别力，尤其在背景干扰场景下达到领先的跟踪精度与成功率。
张焕龙 · Linwei, Zhu · Zhao, Yanchun · 李福生 · 黄德双
Engineering Applications of Artificial Intelligence 2025
根据干扰物与目标的相似度确定其权重，并自适应融合，从而聚焦于与目标高度相似的干扰物。
根据干扰强度有选择地引入干扰模型，而非无条件使用，从而在背景干扰下实现鲁棒跟踪。
在六个基准上的跟踪精度和成功率均达到当前领先水平，尤其在背景干扰场景下表现优异。