基于互相关注意力的链式帧处理多目标跟踪算法

基于互相关注意力的链式帧处理多目标跟踪算法

TP391; 多目标跟踪的一阶段方法因其在推理速度方面的优势逐渐成为主流.然而,与两阶段方法相比,其跟踪精度较差.一方面是因为采用单幅图像输入,目标间的关联性不强,容易导致目标丢失,另一方面忽视了检测和跟踪两个任务之间的差异性.为了减轻上述限制,提出了一种基于互相关注意力的链式帧处理多目标跟踪算法(MOT-CCC).MOT-CCC将连续的两帧图片作为输入,将目标关联问题转化为两帧检测框对回归的问题,增强了目标间的关联性;采用互相关注意力模块将检测任务和身份识别任务解耦,以平衡并减少这两个任务之间的竞争.此外,所提算法将目标检测、特征提取和数据关联3个模块融合到一个网络中,实现了端到端的优化,提...

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Veröffentlicht in:计算机科学 2023, Vol.50 (1), p.131-137
Hauptverfasser: 陈云芳, 陆洋洋, 周鑫, 张伟
Format: Artikel
Sprache:chi
Online-Zugang:Volltext
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container_title 计算机科学
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creator 陈云芳
陆洋洋
周鑫
张伟
description TP391; 多目标跟踪的一阶段方法因其在推理速度方面的优势逐渐成为主流.然而,与两阶段方法相比,其跟踪精度较差.一方面是因为采用单幅图像输入,目标间的关联性不强,容易导致目标丢失,另一方面忽视了检测和跟踪两个任务之间的差异性.为了减轻上述限制,提出了一种基于互相关注意力的链式帧处理多目标跟踪算法(MOT-CCC).MOT-CCC将连续的两帧图片作为输入,将目标关联问题转化为两帧检测框对回归的问题,增强了目标间的关联性;采用互相关注意力模块将检测任务和身份识别任务解耦,以平衡并减少这两个任务之间的竞争.此外,所提算法将目标检测、特征提取和数据关联3个模块融合到一个网络中,实现了端到端的优化,提高了跟踪准确性,减少了跟踪耗时.在MOT16和MOT17基准测试中,MOT-CCC比原有的基准CTracker算法的MOTA提高了1.3％,FP减少了13％.
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