基于动态卷积与多目标跟踪思想的抗干扰快速跟踪
计算机视觉与模式识别
2021-04-27 v1
摘要
一个实用的长时跟踪器通常具备三个关键属性，即高效的模型设计、有效的全局重检测策略以及鲁棒的抗干扰机制。然而，大多数最先进的长时跟踪器（例如基于伪检测与重检测的跟踪器）并未同时考虑这三个关键属性，因此可能耗时较长或漂移至干扰物。为解决这些问题，我们提出一种双任务跟踪框架（命名为 DMTrack），其利用两个核心组件（即一次性检测与重识别(re-id)关联）通过动态卷积(d-convs)与多目标跟踪(MOT)思想实现抗干扰快速跟踪。为实现精确且快速的全局检测，我们采用一种新颖的动态卷积生成方法构建轻量级一次性检测器，该方法为将目标信息融合至搜索区域提供了统一且更灵活的途径。为区分目标与干扰物，我们借助 MOT 思想，通过维护所有潜在相似度的轨迹(tracklets)来显式推理干扰物。得益于高召回检测与显式目标关联的优长，我们的跟踪器在 LaSOT、OxUvA、TLP、VOT2018LT 与 VOT2019LT 基准上取得最先进性能，且实时运行（比对比方法快 3 倍）。
引用
@article{arxiv.2104.12041,
title = {Distractor-Aware Fast Tracking via Dynamic Convolutions and MOT Philosophy},
author = {Zikai Zhang and Bineng Zhong and Shengping Zhang and Zhenjun Tang and Xin Liu and Zhaoxiang Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.12041},
year = {2021}
}