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公开(公告)号:CN116402849A
公开(公告)日:2023-07-07
申请号:CN202310197848.7
申请日:2023-03-03
IPC: G06T7/246 , G06N3/08 , G06V10/40 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出了一种基于多模态单流记忆网络的单目标跟踪方法,步骤为:将描述目标的文本输入语言模型提取描述感兴趣目标的语言特征;提取记忆器中的目标样本得到记忆特征,将语言特征、记忆特征和搜索区域特征输入多模态注意力网络生成多模态综合特征;使用预测头对多模态综合特征中的搜索区域特征进行解析得到跟踪结果;使用基于语言的跟踪结果对跟踪结果进行评估,将满足要求的跟踪结果存入记忆器。本发明基于自注意力机制同时利用视觉信息和文本信息可以获得更加完善的跟踪模型,从而提高对于目标变化的适应能力。本发明结合了多模态学习和单流网络结构的优势,利用文本信息的稳定性来弥补视觉信息的脆弱性,从而提升了跟踪的精度。
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公开(公告)号:CN216262158U
公开(公告)日:2022-04-12
申请号:CN202122742790.9
申请日:2021-11-10
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本实用新型属于计算机配件的技术领域,具体为一种具有清灰功能的计算机,机箱上间隔开设有数组散热孔,机箱内侧壁上固定连接有与散热孔对应的两组电动伸缩板,机箱纵向间隔设置有两组收纳箱,两组收纳箱内横向固定连接有两组电动伸缩杆,两组电动伸缩杆伸出端固定连接有移动板,移动板上固定连接有与散热孔对应的毛刷,机箱内侧壁设置有灰尘收集装置,为了收集清理灰尘,两组电动伸缩板、电动伸缩杆与控制器之间电性连接。
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