CN116109678A - 基于上下文自注意力学习深度网络的目标跟踪方法与系统 - Google Patents

基于上下文自注意力学习深度网络的目标跟踪方法与系统 Download PDF

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Abstract

本发明提出一种基于上下文自注意力学习深度网络的目标跟踪方法与系统，所述方法包括：基于卷积神经网络模型与上下文自注意力学习模块，构建得到特征提取网络模型；利用区域建议网络分别对提取后的目标模板图像特征和搜索区域图像特征在分类分支和回归分支上分别进行特征融合深度卷积计算，得到对应的相似度得分图，最后将最大相似度得分值对应的相似度得分图确定为跟踪定位目标。在本发明中，通过重构所得到的特征提取网络，可增强模板分支与搜索分支的全局信息表示能力和自注意力学习能力，有利于区域建议网络的分类回归分支的相似度计算，最终实现更加精确的跟踪。

Description

基于上下文自注意力学习深度网络的目标跟踪方法与系统
技术领域
本发明涉及计算机视觉与图像处理技术领域，特别涉及一种基于上下文自注意力学习深度网络的目标跟踪方法与系统。
背景技术
在计算机视觉领域中，目标跟踪通过在连续的视频图像序列中对目标的表观和运动信息进行建模以定位跟踪目标的位置。目前，目标跟踪在智能视频监控、无人驾驶、医疗诊断以及虚拟现实等视觉领域中有着广泛应用。
在实际跟踪过程中，跟踪算法面临着尺度变化、运动模糊、目标旋转、外部环境的光照变化以及相似背景干扰等因素的影响。随着目标跟踪技术的发展，基于深度学习的跟踪算法提高了跟踪性能，但是计算代价高。近年来，基于孪生神经网络的目标跟踪表现出良好的跟踪性能，尤其是在平衡跟踪速度和精确度方面，受到了国内外研究人员的广泛关注。
基于孪生网络的目标跟踪算法，虽然双分支孪生网络在目标跟踪方向得到了很好的应用，但是部分的视觉跟踪算法模型的鲁棒性与精确度均不是很理想。基于此，有必要提出一种基于上下文自注意力学习深度网络的目标跟踪方法与系统，以解决上述技术问题。
发明内容
鉴于上述状况，本发明的主要目的是为了解决现有技术中，部分的视觉跟踪算法模型的鲁棒性与精确度均不是很理想的问题。
本发明实施例提出一种基于上下文自注意力学习深度网络的目标跟踪方法，其中，所述方法包括如下步骤：
步骤一、在孪生网络框架下，基于深度卷积神经网络与上下文自注意力学习模块构建得到特征提取网络模型，所述特征提取网络模型用于将Transformer中的动态自注意力机制的动态上下文信息与卷积的静态上下文信息进行聚合集成，并分别提取模板分支上的目标模板图像特征以及搜索分支上的搜索区域图像特征；
步骤二、通过所述深度卷积神经网络在所述模板分支与搜索分支上提取得到浅层目标局部信息，通过所述上下文自注意力学习模块，结合动态自注意力机制在模板分支与搜索分支中提取目标全局上下文信息，将所述浅层目标局部信息与所述目标全局上下文信息进行融合以得到融合信息，所述上下文自注意力学习模块用于将上下文信息与动态自注意力机制集成到特征提取网络模型中，利用输入键之间的上下文信息来指导动态注意力矩阵的学习，以增强目标特征表示能力；
步骤三：利用大规模数据集，对所述特征提取网络模型进行预训练，并结合区域建议网络对所述特征提取网络模型的参数进行调整；
步骤四：利用预训练后的所述特征提取网络模型，在所述模板分支与所述搜索分支中分别提取得到目标模板图像特征以及搜索区域图像特征，并将提取后的所述目标模板图像特征以及所述搜索区域图像特征输入至所述区域建议网络中；
步骤五：利用所述区域建议网络分别对提取后得到的所述目标模板图像特征以及所述搜索区域图像特征，在分类分支和回归分支上分别进行特征融合深度卷积计算，以得到对应的相似度得分图；
步骤六：根据所述相似度得分图，将最大相似度得分值对应的相似度得分图确定为跟踪定位目标。
本发明提出一种基于上下文自注意力学习深度网络的目标跟踪方法与系统，首先在孪生网络框架下，基于卷积神经网络模型与上下文自注意力学习模块，构建得到特征提取网络模型；其中，上下文自注意力学习模块用于提取目标全局上下文信息以进一步得到更加精确的目标表观信息，特征提取网络模型用于分别提取目标模板图像特征和搜索区域图像特征；然后，利用区域建议网络分别对提取后的目标模板图像特征和搜索区域图像特征在分类分支和回归分支上分别进行特征融合深度卷积计算，得到对应的相似度得分图，最后将最大相似度得分值对应的相似度得分图确定为跟踪定位目标。在本发明中，通过重构所得到的特征提取网络，可增强模板分支与搜索分支的全局信息表示能力和自注意力学习能力，有利于区域建议网络的分类回归分支的相似度计算，最终实现更加精确的跟踪。
本发明还提出一种基于上下文自注意力学习深度网络的目标跟踪系统，其中，应用如上所述的基于上下文自注意力学习深度网络的目标跟踪方法，所述系统包括：
模型构建模块，用于：
在孪生网络框架下，基于深度卷积神经网络与上下文自注意力学习模块构建得到特征提取网络模型，所述特征提取网络模型用于将Transformer中的动态自注意力机制的动态上下文信息与卷积的静态上下文信息进行聚合集成，并分别提取模板分支上的目标模板图像特征以及搜索分支上的搜索区域图像特征；
第一提取模块，用于：
通过所述深度卷积神经网络在所述模板分支与搜索分支上提取得到浅层目标局部信息，通过所述上下文自注意力学习模块，结合动态自注意力机制在模板分支与搜索分支中提取目标全局上下文信息，将所述浅层目标局部信息与所述目标全局上下文信息进行融合以得到融合信息，所述上下文自注意力学习模块用于将上下文信息与动态自注意力机制集成到特征提取网络模型中，利用输入键之间的上下文信息来指导动态注意力矩阵的学习，以增强目标特征表示能力；
预训练模块，用于：
利用大规模数据集，对所述特征提取网络模型进行预训练，并结合区域建议网络对所述特征提取网络模型的参数进行调整；
第二提取模块，用于：
利用预训练后的所述特征提取网络模型，在所述模板分支与所述搜索分支中分别提取得到目标模板图像特征以及搜索区域图像特征，并将提取后的所述目标模板图像特征以及所述搜索区域图像特征输入至所述区域建议网络中；
卷积计算模块，用于：
利用所述区域建议网络分别对提取后得到的所述目标模板图像特征以及所述搜索区域图像特征，在分类分支和回归分支上分别进行特征融合深度卷积计算，以得到对应的相似度得分图；
目标跟踪模块，用于：
根据所述相似度得分图，将最大相似度得分值对应的相似度得分图确定为跟踪定位目标。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实施例了解到。
附图说明
图1为本发明提出的基于上下文自注意力学习深度网络的目标跟踪方法的流程图；
图2为本发明的特征提取网络的结构图；
图3为本发明的原理框架图；
图4为本发明提出的基于上下文自注意力学习深度网络的目标跟踪系统的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
参照下面的描述和附图，将清楚本发明的实施例的这些和其他方面。在这些描述和附图中，具体公开了本发明的实施例中的一些特定实施方式，来表示实施本发明的实施例的原理的一些方式，但是应当理解，本发明的实施例的范围不受此限制。相反，本发明的实施例包括落入所附加权利要求书的精神和内涵范围内的所有变化、修改和等同物。
请参阅图1，本发明提出一种基于上下文自注意力学习深度网络的目标跟踪方法，其中，所述方法包括如下步骤：
S101、在孪生网络框架下，基于深度卷积神经网络与上下文自注意力学习模块构建得到特征提取网络模型，所述特征提取网络模型用于将Transformer中的动态自注意力机制的动态上下文信息与卷积的静态上下文信息进行聚合集成，并分别提取模板分支上的目标模板图像特征以及搜索分支上的搜索区域图像特征。
在本步骤中，重新构建所得到的特征提取网络模型用于分别提取模板分支上的目标模板图像特征和搜索分支上的搜索区域图像特征。在此需要说明的是，如图2所示，特征提取网络模型通过深度卷积神经网络和上下文自注意力学习模块构成。其中，深度卷积神经网络模型提取了模板分支与搜索分支的局部浅层信息。在上下文自注意力学习模块中，结合动态自注意力机制提取全局上下文信息，将全局上下文信息与自注意力学习集成在该上下文自注意力学习模块中，上下文自注意力学习模块具有有效的自注意力学习能力，同时增强了目标特征的聚合能力。
S102、通过所述深度卷积神经网络在所述模板分支与搜索分支上提取得到浅层目标局部信息，通过所述上下文自注意力学习模块，结合动态自注意力机制在模板分支与搜索分支中提取目标全局上下文信息，将所述浅层目标局部信息与所述目标全局上下文信息进行融合以得到融合信息。
其中，所述上下文自注意力学习模块用于将上下文信息与动态自注意力机制集成到特征提取网络模型中，利用输入键之间的上下文信息来指导动态注意力矩阵的学习，以增强目标特征表示能力。
在本发明中，融合了浅层目标局部信息与目标全局上下文信息的上下文自注意力学习模块，充分利用相邻键之间的上下文信息，促进了自注意力学习。此外，模板分支与搜索分支上的特征图均称为目标特征图。具体的，目标特征图
Figure SMS_1
表示
Figure SMS_2
。
其中，
Figure SMS_3
表示实数矩阵，
Figure SMS_4
表示目标特征图的高度，
Figure SMS_5
表示目标特征图的宽度，
Figure SMS_6
表示目标特征图的通道数。
目标特征图
Figure SMS_7
的键
Figure SMS_8
表示为：
Figure SMS_9
；
目标特征图
Figure SMS_10
的查询
Figure SMS_11
表示为：
Figure SMS_12
；
目标特征图
Figure SMS_13
的值
Figure SMS_14
表示为：
Figure SMS_15
；
其中，
Figure SMS_16
表示卷积操作，
Figure SMS_17
表示所输入的嵌入矩阵。
在本实施例中，上下文自注意力学习模块的生成方法包括如下步骤：
S1021、有相邻的键
Figure SMS_18
进行
Figure SMS_19
卷积，用于使得键
Figure SMS_20
有效捕获相邻键之间的上下文信息，对应的公式表示为：
Figure SMS_21
；
其中，
Figure SMS_22
表示卷积权重，
Figure SMS_23
表示局部相邻键之间的静态上下文信息。
S1022、将局部相邻键之间的静态上下文信息
Figure SMS_24
与查询
Figure SMS_25
进行拼接，通过两个连续的
Figure SMS_26
卷积得到注意力矩阵，对应的公式表示为：
Figure SMS_27
；
其中，
Figure SMS_28
表示拼接操作，
Figure SMS_29
表示带有ReLU激活函数的权重系数，
Figure SMS_30
表示不带有激活函数的权重系数，
Figure SMS_31
表示基于查询特征与全局上下文消息的键特征在空间位置的注意力矩阵。
S1023、将基于查询特征与全局上下文消息的键特征在空间位置的注意力矩阵
Figure SMS_32
与自注意力机制中所有值
Figure SMS_33
进行聚集以得到目标特征图的上下文表示
Figure SMS_34
，对应的计算公式表示为：
Figure SMS_35
；
S1024、将目标特征图的上下文表示
Figure SMS_36
与局部相邻键之间的静态上下文信息
Figure SMS_37
进行融合，以得到通过上下文自注意力学习模块后的特征图
Figure SMS_38
，对应的计算公式表示为：
Figure SMS_39
；
其中，
Figure SMS_40
表示融合操作。
S103、利用大规模数据集，对所述特征提取网络模型进行预训练，并结合区域建议网络对所述特征提取网络模型的参数进行调整。
S104、利用预训练后的所述特征提取网络模型，在所述模板分支与所述搜索分支中分别提取得到目标模板图像特征以及搜索区域图像特征，并将提取后的所述目标模板图像特征以及所述搜索区域图像特征输入至所述区域建议网络中。
S105、利用所述区域建议网络分别对提取后得到的所述目标模板图像特征以及所述搜索区域图像特征，在分类分支和回归分支上分别进行特征融合深度卷积计算，以得到对应的相似度得分图。
请参阅图3，将特征提取网络模块提取的第三个卷积块（卷积块_3）、第四个卷积块（卷积块_4）以及第五个卷积块（卷积块_5）的目标特征和搜索分支的特征分别输入区域建议网络的分类分支和回归分支。在分类分支和回归分支中对模板分支的分类特征和搜索分支的分类特征，以及模板分支的回归特征和搜索分支的回归特征分别进行深度卷积运算。
具体的，进行深度卷积计算的公式表示为：
Figure SMS_41
；
Figure SMS_42
；
其中，
Figure SMS_43
表示跟踪目标的分类特征图，
Figure SMS_44
表示模板分支的分类特征图，
Figure SMS_45
表示搜索分支的分类特征图，
Figure SMS_46
表示跟踪目标的回归特征图，
Figure SMS_47
表示模板分支的回归特征图，
Figure SMS_48
表示搜索分支的回归特征图，
Figure SMS_49
表示深度卷积计算。
在特征提取网络模型提取的第三个卷积块（卷积块_3）、第四个卷积块（卷积块_4）与第五个卷积块（卷积块_5）的目标模板图像特征和搜索区域图像特征中，浅层特征捕获了目标的表观特征，能够精准定位，深层特征能捕获目标语义信息，增强了目标外观变化的鲁棒性。将三个卷积的分类和回归特征图分别进行加权求和。
其中，将分类特征图与回归特征图分别进行加权求和，对应的公式表示为：
Figure SMS_50
；
Figure SMS_51
；
其中，
Figure SMS_53
表示目标特征分类分数特征图，
Figure SMS_55
表示第
Figure SMS_58
个卷积块分类特征图的深度卷积结果的权重，
Figure SMS_54
表示第
Figure SMS_57
个卷积块分类特征图的深度卷积结果，
Figure SMS_60
表示目标特征回归分数特征图，
Figure SMS_61
表示第
Figure SMS_52
个卷积块回归特征图的深度卷积结果的权重，
Figure SMS_56
表示第
Figure SMS_59
个卷积块回归特征图的深度卷积的结果。
S106、根据所述相似度得分图，将最大相似度得分值对应的相似度得分图确定为跟踪定位目标。
在此需要说明的是，上述的目标特征分类分数特征图
Figure SMS_62
通过三个卷积块分别经过区域建议网络得到，且具有两个通道，用于表示候选目标的位置标签图和背景标签图。
此外，上述的目标特征回归分数特征图
Figure SMS_63
通过三个卷积块分别经过区域建议网络得到，且具有四个通道，用于分别表示目标的跟踪框的左上角和右下角的坐标值。
本发明提出一种基于上下文自注意力学习深度网络的目标跟踪方法与系统，首先在孪生网络框架下，基于卷积神经网络模型与上下文自注意力学习模块，构建得到特征提取网络模型；其中，上下文自注意力学习模块用于提取目标全局上下文信息以进一步得到更加精确的目标表观信息，特征提取网络模型用于分别提取目标模板图像特征和搜索区域图像特征；然后，利用区域建议网络分别对提取后的目标模板图像特征和搜索区域图像特征在分类分支和回归分支上分别进行特征融合深度卷积计算，得到对应的相似度得分图，最后将最大相似度得分值对应的相似度得分图确定为跟踪定位目标。在本发明中，通过重构所得到的特征提取网络，可增强模板分支与搜索分支的全局信息表示能力和自注意力学习能力，有利于区域建议网络的分类回归分支的相似度计算，最终实现更加精确的跟踪。
请参阅图4，本发明提出一种基于上下文自注意力学习深度网络的目标跟踪系统，其中，应用如上所述的基于上下文自注意力学习深度网络的目标跟踪方法，所述系统包括：
模型构建模块，用于：
在孪生网络框架下，基于深度卷积神经网络与上下文自注意力学习模块构建得到特征提取网络模型，所述特征提取网络模型用于将Transformer中的动态自注意力机制的动态上下文信息与卷积的静态上下文信息进行聚合集成，并分别提取模板分支上的目标模板图像特征以及搜索分支上的搜索区域图像特征；
在所述上下文自注意力学习模块中，目标特征图
Figure SMS_64
表示为
Figure SMS_65
；
其中，
Figure SMS_66
表示实数矩阵，
Figure SMS_67
表示目标特征图的高度，
Figure SMS_68
表示目标特征图的宽度，
Figure SMS_69
表示目标特征图的通道数；
目标特征图
Figure SMS_70
的键
Figure SMS_71
表示为：
Figure SMS_72
；
目标特征图
Figure SMS_73
的查询
Figure SMS_74
表示为：
Figure SMS_75
；
目标特征图
Figure SMS_76
的值
Figure SMS_77
表示为：
Figure SMS_78
；
其中，
Figure SMS_79
表示卷积操作，
Figure SMS_80
表示所输入的嵌入矩阵；
所述上下文自注意力学习模块还用于：
对所有相邻的键
Figure SMS_81
进行
Figure SMS_82
卷积，用于使得键
Figure SMS_83
有效捕获相邻键之间的上下文信息，对应的公式表示为：
Figure SMS_84
；
其中，
Figure SMS_85
表示卷积权重，
Figure SMS_86
表示局部相邻键之间的静态上下文信息；
将局部相邻键之间的静态上下文信息
Figure SMS_87
与查询
Figure SMS_88
进行拼接，通过两个连续的
Figure SMS_89
卷积得到注意力矩阵，对应的公式表示为：
Figure SMS_90
；
其中，
Figure SMS_91
表示拼接操作，
Figure SMS_92
表示带有ReLU激活函数的权重系数，
Figure SMS_93
表示不带有激活函数的权重系数，
Figure SMS_94
表示基于查询特征与全局上下文消息的键特征在空间位置的注意力矩阵；
将基于查询特征与全局上下文消息的键特征在空间位置的注意力矩阵
Figure SMS_95
与自注意力机制中所有值
Figure SMS_96
进行聚集以得到目标特征图的上下文表示
Figure SMS_97
，对应的计算公式表示为：
Figure SMS_98
；
将目标特征图的上下文表示
Figure SMS_99
与局部相邻键之间的静态上下文信息
Figure SMS_100
进行融合，以得到通过上下文自注意力学习模块后的特征图
Figure SMS_101
，对应的计算公式表示为：
Figure SMS_102
；
其中，
Figure SMS_103
表示融合操作；
第一提取模块，用于：
通过所述深度卷积神经网络在所述模板分支与搜索分支上提取得到浅层目标局部信息，通过所述上下文自注意力学习模块，结合动态自注意力机制在模板分支与搜索分支中提取目标全局上下文信息，将所述浅层目标局部信息与所述目标全局上下文信息进行融合以得到融合信息，所述上下文自注意力学习模块用于将上下文信息与动态自注意力机制集成到特征提取网络模型中，利用输入键之间的上下文信息来指导动态注意力矩阵的学习，以增强目标特征表示能力；
预训练模块，用于：
利用大规模数据集，对所述特征提取网络模型进行预训练，并结合区域建议网络对所述特征提取网络模型的参数进行调整；
第二提取模块，用于：
利用预训练后的所述特征提取网络模型，在所述模板分支与所述搜索分支中分别提取得到目标模板图像特征以及搜索区域图像特征，并将提取后的所述目标模板图像特征以及所述搜索区域图像特征输入至所述区域建议网络中；
卷积计算模块，用于：
利用所述区域建议网络分别对提取后得到的所述目标模板图像特征以及所述搜索区域图像特征，在分类分支和回归分支上分别进行特征融合深度卷积计算，以得到对应的相似度得分图；
目标跟踪模块，用于：
根据所述相似度得分图，将最大相似度得分值对应的相似度得分图确定为跟踪定位目标；
所述卷积计算模块用于：
利用所述区域建议网络分别对提取后得到的所述目标模板图像特征以及所述搜索区域图像特征，在分类分支和回归分支上分别进行特征融合深度卷积计算，以得到对应的相似度得分图，对应的公式表示为：
Figure SMS_104
；
Figure SMS_105
；
其中，
Figure SMS_106
表示跟踪目标的分类特征图，
Figure SMS_107
表示模板分支的分类特征图，
Figure SMS_108
表示搜索分支的分类特征图，
Figure SMS_109
表示跟踪目标的回归特征图，
Figure SMS_110
表示模板分支的回归特征图，
Figure SMS_111
表示搜索分支的回归特征图，
Figure SMS_112
表示深度卷积计算；
所述目标跟踪系统还用于：
将分类特征图与回归特征图分别进行加权求和，对应的公式表示为：
Figure SMS_113
；
Figure SMS_114
；
其中，
Figure SMS_117
表示目标特征分类分数特征图，
Figure SMS_120
表示第
Figure SMS_123
个卷积块分类特征图的深度卷积结果的权重，
Figure SMS_116
表示第
Figure SMS_119
个卷积块分类特征图的深度卷积结果，
Figure SMS_122
表示目标特征回归分数特征图，
Figure SMS_124
表示第
Figure SMS_115
个卷积块回归特征图的深度卷积结果的权重，
Figure SMS_118
表示第
Figure SMS_121
个卷积块回归特征图的深度卷积的结果；
目标特征分类分数特征图
Figure SMS_125
通过三个卷积块分别经过区域建议网络得到，且具有两个通道；
目标特征回归分数特征图
Figure SMS_126
通过三个卷积块分别经过区域建议网络得到，且具有四个通道。
应当理解的，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列（PGA），现场可编程门阵列（FPGA）等。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、 “示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (8)

1.一种基于上下文自注意力学习深度网络的目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
步骤一、在孪生网络框架下，基于深度卷积神经网络与上下文自注意力学习模块构建得到特征提取网络模型，所述特征提取网络模型用于将Transformer中的动态自注意力机制的动态上下文信息与卷积的静态上下文信息进行聚合集成，并分别提取模板分支上的目标模板图像特征以及搜索分支上的搜索区域图像特征；
步骤二、通过所述深度卷积神经网络在所述模板分支与搜索分支上提取得到浅层目标局部信息，通过所述上下文自注意力学习模块，结合动态自注意力机制在模板分支与搜索分支中提取目标全局上下文信息，将所述浅层目标局部信息与所述目标全局上下文信息进行融合以得到融合信息，所述上下文自注意力学习模块用于将上下文信息与动态自注意力机制集成到特征提取网络模型中，利用输入键之间的上下文信息来指导动态注意力矩阵的学习，以增强目标特征表示能力；
步骤三：利用大规模数据集，对所述特征提取网络模型进行预训练，并结合区域建议网络对所述特征提取网络模型的参数进行调整；
步骤四：利用预训练后的所述特征提取网络模型，在所述模板分支与所述搜索分支中分别提取得到目标模板图像特征以及搜索区域图像特征，并将提取后的所述目标模板图像特征以及所述搜索区域图像特征输入至所述区域建议网络中；
步骤五：利用所述区域建议网络分别对提取后得到的所述目标模板图像特征以及所述搜索区域图像特征，在分类分支和回归分支上分别进行特征融合深度卷积计算，以得到对应的相似度得分图；
步骤六：根据所述相似度得分图，将最大相似度得分值对应的相似度得分图确定为跟踪定位目标；
在所述步骤二中，在所述上下文自注意力学习模块中，目标特征图
Figure QLYQS_1
表示为
Figure QLYQS_2
；
其中，
Figure QLYQS_3
表示实数矩阵，
Figure QLYQS_4
表示目标特征图的高度，
Figure QLYQS_5
表示目标特征图的宽度，
Figure QLYQS_6
表示目标特征图的通道数；
目标特征图
Figure QLYQS_7
的键
Figure QLYQS_8
表示为：
Figure QLYQS_9
；
目标特征图
Figure QLYQS_10
的查询
Figure QLYQS_11
表示为：
Figure QLYQS_12
；
目标特征图
Figure QLYQS_13
的值
Figure QLYQS_14
表示为：
Figure QLYQS_15
；
其中，
Figure QLYQS_16
表示卷积操作，
Figure QLYQS_17
表示所输入的嵌入矩阵；
所述上下文自注意力学习模块提取得到的目标特征图的方法包括如下步骤：
对所有相邻的键
Figure QLYQS_18
进行
Figure QLYQS_19
卷积，用于使得键
Figure QLYQS_20
有效捕获相邻键之间的上下文信息，对应的公式表示为：
Figure QLYQS_21
；
其中，
Figure QLYQS_22
表示卷积权重，
Figure QLYQS_23
表示局部相邻键之间的静态上下文信息；
将局部相邻键之间的静态上下文信息
Figure QLYQS_24
与查询
Figure QLYQS_25
进行拼接，通过两个连续的
Figure QLYQS_26
卷积得到注意力矩阵，对应的公式表示为：
Figure QLYQS_27
；
其中，
Figure QLYQS_28
表示拼接操作，
Figure QLYQS_29
表示带有ReLU激活函数的权重系数，
Figure QLYQS_30
表示不带有激活函数的权重系数，
Figure QLYQS_31
表示基于查询特征与全局上下文消息的键特征在空间位置的注意力矩阵；
将基于查询特征与全局上下文消息的键特征在空间位置的注意力矩阵
Figure QLYQS_32
与自注意力机制中所有值
Figure QLYQS_33
进行聚集以得到目标特征图的上下文表示
Figure QLYQS_34
，对应的计算公式表示为：
Figure QLYQS_35
；
将目标特征图的上下文表示
Figure QLYQS_36
与局部相邻键之间的静态上下文信息
Figure QLYQS_37
进行融合，以得到通过上下文自注意力学习模块后的特征图
Figure QLYQS_38
，对应的计算公式表示为：
Figure QLYQS_39
；
其中，
Figure QLYQS_40
表示融合操作。
2.根据权利要求1所述的基于上下文自注意力学习深度网络的目标跟踪方法，其特征在于，在所述步骤五中，利用所述区域建议网络分别对提取后得到的所述目标模板图像特征以及所述搜索区域图像特征，在分类分支和回归分支上分别进行特征融合深度卷积计算的步骤中，进行深度卷积计算的公式表示为：
Figure QLYQS_41
；
Figure QLYQS_42
；
其中，
Figure QLYQS_43
表示跟踪目标的分类特征图，
Figure QLYQS_44
表示模板分支的分类特征图，
Figure QLYQS_45
表示搜索分支的分类特征图，
Figure QLYQS_46
表示跟踪目标的回归特征图，
Figure QLYQS_47
表示模板分支的回归特征图，
Figure QLYQS_48
表示搜索分支的回归特征图，
Figure QLYQS_49
表示深度卷积计算。
3.根据权利要求2所述的基于上下文自注意力学习深度网络的目标跟踪方法，其特征在于，在计算得到了分类特征图与回归特征图之后，所述方法还包括：
将分类特征图与回归特征图分别进行加权求和，对应的公式表示为：
Figure QLYQS_50
；
Figure QLYQS_51
；
其中，
Figure QLYQS_53
表示目标特征分类分数特征图，
Figure QLYQS_55
表示第
Figure QLYQS_58
个卷积块分类特征图的深度卷积结果的权重，
Figure QLYQS_54
表示第
Figure QLYQS_56
个卷积块分类特征图的深度卷积结果，
Figure QLYQS_59
表示目标特征回归分数特征图，
Figure QLYQS_61
表示第
Figure QLYQS_52
个卷积块回归特征图的深度卷积结果的权重，
Figure QLYQS_57
表示第
Figure QLYQS_60
个卷积块回归特征图的深度卷积的结果。
4.根据权利要求3所述的基于上下文自注意力学习深度网络的目标跟踪方法，其特征在于，目标特征分类分数特征图
Figure QLYQS_62
通过三个卷积块分别经过区域建议网络得到，且具有两个通道；
目标特征回归分数特征图
Figure QLYQS_63
通过三个卷积块分别经过区域建议网络得到，且具有四个通道。
5.一种基于上下文自注意力学习深度网络的目标跟踪系统，其特征在于，应用如上述权利要求1至4任一项所述的基于上下文自注意力学习深度网络的目标跟踪方法，所述系统包括：
模型构建模块，用于：
在孪生网络框架下，基于深度卷积神经网络与上下文自注意力学习模块构建得到特征提取网络模型，所述特征提取网络模型用于将Transformer中的动态自注意力机制的动态上下文信息与卷积的静态上下文信息进行聚合集成，并分别提取模板分支上的目标模板图像特征以及搜索分支上的搜索区域图像特征；
第一提取模块，用于：
通过所述深度卷积神经网络在所述模板分支与搜索分支上提取得到浅层目标局部信息，通过所述上下文自注意力学习模块，结合动态自注意力机制在模板分支与搜索分支中提取目标全局上下文信息，将所述浅层目标局部信息与所述目标全局上下文信息进行融合以得到融合信息，所述上下文自注意力学习模块用于将上下文信息与动态自注意力机制集成到特征提取网络模型中，利用输入键之间的上下文信息来指导动态注意力矩阵的学习，以增强目标特征表示能力；
预训练模块，用于：
利用大规模数据集，对所述特征提取网络模型进行预训练，并结合区域建议网络对所述特征提取网络模型的参数进行调整；
第二提取模块，用于：
利用预训练后的所述特征提取网络模型，在所述模板分支与所述搜索分支中分别提取得到目标模板图像特征以及搜索区域图像特征，并将提取后的所述目标模板图像特征以及所述搜索区域图像特征输入至所述区域建议网络中；
卷积计算模块，用于：
利用所述区域建议网络分别对提取后得到的所述目标模板图像特征以及所述搜索区域图像特征，在分类分支和回归分支上分别进行特征融合深度卷积计算，以得到对应的相似度得分图；
目标跟踪模块，用于：
根据所述相似度得分图，将最大相似度得分值对应的相似度得分图确定为跟踪定位目标；
在所述上下文自注意力学习模块中，目标特征图
Figure QLYQS_64
表示为
Figure QLYQS_65
；
其中，
Figure QLYQS_66
表示实数矩阵，
Figure QLYQS_67
表示目标特征图的高度，
Figure QLYQS_68
表示目标特征图的宽度，
Figure QLYQS_69
表示目标特征图的通道数；
目标特征图
Figure QLYQS_70
的键
Figure QLYQS_71
表示为：
Figure QLYQS_72
；
目标特征图
Figure QLYQS_73
的查询
Figure QLYQS_74
表示为：
Figure QLYQS_75
；
目标特征图
Figure QLYQS_76
的值
Figure QLYQS_77
表示为：
Figure QLYQS_78
；
其中，
Figure QLYQS_79
表示卷积操作，
Figure QLYQS_80
表示所输入的嵌入矩阵；
所述上下文自注意力学习模块还用于：
对所有相邻的键
Figure QLYQS_81
进行
Figure QLYQS_82
卷积，用于使得键
Figure QLYQS_83
有效捕获相邻键之间的上下文信息，对应的公式表示为：
Figure QLYQS_84
；
其中，
Figure QLYQS_85
表示卷积权重，
Figure QLYQS_86
表示局部相邻键之间的静态上下文信息；
将局部相邻键之间的静态上下文信息
Figure QLYQS_87
与查询
Figure QLYQS_88
进行拼接，通过两个连续的
Figure QLYQS_89
卷积得到注意力矩阵，对应的公式表示为：
Figure QLYQS_90
；
其中，
Figure QLYQS_91
表示拼接操作，
Figure QLYQS_92
表示带有ReLU激活函数的权重系数，
Figure QLYQS_93
表示不带有激活函数的权重系数，
Figure QLYQS_94
表示基于查询特征与全局上下文消息的键特征在空间位置的注意力矩阵；
将基于查询特征与全局上下文消息的键特征在空间位置的注意力矩阵
Figure QLYQS_95
与自注意力机制中所有值
Figure QLYQS_96
进行聚集以得到目标特征图的上下文表示
Figure QLYQS_97
，对应的计算公式表示为：
Figure QLYQS_98
；
将目标特征图的上下文表示
Figure QLYQS_99
与局部相邻键之间的静态上下文信息
Figure QLYQS_100
进行融合，以得到通过上下文自注意力学习模块后的特征图
Figure QLYQS_101
，对应的计算公式表示为：
Figure QLYQS_102
；
其中，
Figure QLYQS_103
表示融合操作。
6.根据权利要求5所述的基于上下文自注意力学习深度网络的目标跟踪系统，其特征在于，所述卷积计算模块用于：
利用所述区域建议网络分别对提取后得到的所述目标模板图像特征以及所述搜索区域图像特征，在分类分支和回归分支上分别进行特征融合深度卷积计算，以得到对应的相似度得分图，对应的公式表示为：
Figure QLYQS_104
；
Figure QLYQS_105
；
其中，
Figure QLYQS_106
表示跟踪目标的分类特征图，
Figure QLYQS_107
表示模板分支的分类特征图，
Figure QLYQS_108
表示搜索分支的分类特征图，
Figure QLYQS_109
表示跟踪目标的回归特征图，
Figure QLYQS_110
表示模板分支的回归特征图，
Figure QLYQS_111
表示搜索分支的回归特征图，
Figure QLYQS_112
表示深度卷积计算。
7.根据权利要求6所述的基于上下文自注意力学习深度网络的目标跟踪系统，其特征在于，所述目标跟踪系统还用于：
将分类特征图与回归特征图分别进行加权求和，对应的公式表示为：
Figure QLYQS_113
；
Figure QLYQS_114
；
其中，
Figure QLYQS_116
表示目标特征分类分数特征图，
Figure QLYQS_119
表示第
Figure QLYQS_122
个卷积块分类特征图的深度卷积结果的权重，
Figure QLYQS_117
表示第
Figure QLYQS_120
个卷积块分类特征图的深度卷积结果，
Figure QLYQS_123
表示目标特征回归分数特征图，
Figure QLYQS_124
表示第
Figure QLYQS_115
个卷积块回归特征图的深度卷积结果的权重，
Figure QLYQS_118
表示第
Figure QLYQS_121
个卷积块回归特征图的深度卷积的结果。
8.根据权利要求7所述的基于上下文自注意力学习深度网络的目标跟踪系统，其特征在于，目标特征分类分数特征图
Figure QLYQS_125
通过三个卷积块分别经过区域建议网络得到，且具有两个通道；
目标特征回归分数特征图
Figure QLYQS_126
通过三个卷积块分别经过区域建议网络得到，且具有四个通道。
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