MeMOT：基于记忆的多目标跟踪
计算机视觉与模式识别
2022-04-01 v1
摘要
我们提出了一种在线跟踪算法，其在统一框架下执行目标检测与数据关联，能够在长时间跨度后关联目标。这是通过维护一个大型时空记忆以存储被跟踪目标的身份嵌入，并根据需要自适应地参考和聚合记忆中的有用信息来实现的。我们称为 MeMOT 的模型由三个均基于 Transformer 的主要模块组成：1) 假设生成，在当前视频帧中生成目标候选；2) 记忆编码，从记忆中提取每个被跟踪目标的核心信息；3) 记忆解码，同时解决多目标跟踪中的目标检测与数据关联任务。在广泛采用的 MOT 基准数据集上评估时，MeMOT 取得了极具竞争力的性能。
引用
@article{arxiv.2203.16761,
title = {MeMOT: Multi-Object Tracking with Memory},
author = {Jiarui Cai and Mingze Xu and Wei Li and Yuanjun Xiong and Wei Xia and Zhuowen Tu and Stefano Soatto},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.16761},
year = {2022}
}
备注
CVPR 2022 Oral