视觉注意力与鲁棒深度特征学习协同驱动的目标检测与跟踪技术深度剖析

一、引言

1.1研究背景与意义

在计算机视觉领域，目标检测与跟踪技术一直占据着举足轻重的地位。从智能安防系统对异常行为的实时监测，到自动驾驶汽车对行人、车辆和交通标志的准确识别，再到工业生产中对产品质量的自动化检测，目标检测与跟踪技术的应用场景极为广泛，它是实现计算机对复杂视觉场景理解和交互的基础，为众多领域的智能化发展提供了关键支撑。

随着深度学习技术的迅猛发展，目标检测与跟踪取得了显著进展，各类基于卷积神经网络（CNN）的算法不断涌现，如FasterR-CNN、YOLO系列等，在标准数据集上取得了令人瞩目的成果。但