10.3979/j.issn.1673-825X.202111090391
基于Transformer和位置约束的端到端多目标追踪算法
为了应对计算机视觉中多目标追踪任务的挑战.针对网络中使用的锚点造成重识别训练模糊的问题,通过可生成参考点的可变形Transformer,提出了一个端到端的多目标追踪系统(tracker Transformer,TKTR).由骨干网络模块提取特征图,将其送入可生成参考点的可变形Transformer架构,以检测目标并生成代表检测框中心的参考点;利用参考点对候选目标进行空间位置约束并计算检测框的交并比来关联目标.实验结果表明,TKTR利用Transformer的查询特征向量对目标进行位置约束,提高了追踪精度,并且降低了ID切换的指标.
多目标追踪、Transformer、位置约束、端到端
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TN929
2023-07-03(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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