一种基于扩散建模的序列化跟踪方法

本发明公开了一种基于扩散建模的序列化跟踪方法。首先，构建特征提取网络的主干作为编码器模块。其次，搭建基于扩散模型的解码器模块分为加噪阶段与解噪阶段。定义适当的损失函数与优化方法，以确保网络训练过程中的收敛性。对跟踪网络进行充分的训练，使其能够准确识别并跟踪目标。在时序上将训练与推理过程统一，在训练阶段输入多个模板，一个搜索区域，从而在推理阶段实现多帧的更新。在推理阶段，扩散模型从随机高斯噪音中直接采样，从而生成跟踪框的序列。本方法在相似干扰，目标形变的场景下表现出色，不仅跟踪精度高，而且具备实时的序列生成速度，即该方法能够以每秒51帧的速度进行实时跟踪，满足了实际应用中的实时性要求。