目标跟踪作为计算机视觉领域的核心任务之一，在智能监控、自动驾驶、军事侦察等领域具有广泛应用。然而，现有基于孪生神经网络的跟踪方法在特征融合过程中普遍依赖互相关操作，导致语义信息丢失和局部最优问题，限制了跟踪精度与鲁棒性。
本研究旨在设计一种基于注意力机制的特征融合网络，通过更高效地结合模板特征与搜索区域特征，解决传统方法的局限性。
本研究提出的特征融合机制不仅丰富了孪生网络在目标跟踪领域的理论框架，还提升了复杂场景下的跟踪稳定性，推动了自动驾驶、智能安防等领域的实际应用。
本研究采用基于注意力机制的特征融合网络，并设计相应的损失函数和轻量化策略，以提升跟踪算法的精度和鲁棒性。
孪生神经网络通过双分支结构分别提取模板帧与搜索区域的特征，利用相似性度量实现跟踪。
孪生神经网络通过交叉注意力模块动态调整模板与搜索区域特征的权重，增强语义关联，缓解局部最优问题。
孪生神经网络在精度和鲁棒性方面表现出色，但在特征融合过程中存在语义信息丢失和局部最优问题。
注意力机制通过动态分配特征权重，增强语义关联，提升特征融合的效率和效果。
通过通道注意力与空间注意力模块，注意力机制能够在特征融合过程中更好地保留语义信息，提高跟踪精度。
注意力机制在提升跟踪精度和鲁棒性方面具有明显优势，但也存在计算复杂度较高的挑战。
双分支孪生网络分别提取模板帧与搜索区域的多尺度特征，跨模态注意力模块通过通道注意力与空间注意力动态调整特征权重。
分类-回归联合损失结合Focal Loss缓解正负样本不平衡问题，IoU Loss优化边界框回归。
深度可分离卷积降低计算复杂度，知识蒸馏利用教师网络指导学生网络压缩模型参数。
实验采用OTB-100、LaSOT、GOT-10k等数据集，覆盖通用场景、长时跟踪和无标注数据等多种挑战场景。
实验对比SiamRPN++、TransT、SiamBAN等主流方法，验证所提算法的优越性。
实验结果表明，基于注意力机制的特征融合网络在跟踪精度和鲁棒性方面显著优于传统方法。
基于注意力机制的特征融合网络在解决孪生神经网络特征融合问题上表现出色，显著提升了跟踪精度和鲁棒性。
未来研究可进一步优化注意力机制，探索轻量化设计和多模态融合技术，推动跟踪算法在实际应用中的落地。