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针对全卷积孪生网络(SiamFC)在相似物体干扰及目标发生大尺度外观变化时容易跟踪失败的问题,提出了一种基于级联注意力机制的孪生网络视觉跟踪算法。首先,在网络的最后一层加入非局部注意力模块,从空间维度得到关于目标区域的自注意特征图,并与最后一层特征进行相加运算。其次,考虑到不同通道特征对不同目标和各类场景的响应差异,引入通道注意力模块实现对特征通道的重要性选择。为了进一步提高跟踪的鲁棒性,将其与SiamFC算法进行加权融合,得到最终的响应图。最后,将提出的孪生网络模型在GOT10k和VID数据集上进