MM-Tracker：基于边际损失的 UAV 平台多目标跟踪
计算机视觉与模式识别
2024-12-13 v3
摘要
来自无人机 (UAV) 平台的多目标跟踪 (MOT) 需要高效的运动建模。因为 UAV-MOT 面临局部目标运动和全局相机运动，运动模糊也增加了检测大型移动目标的难度。以前的 UAV 运动建模方法要么只关注局部运动，要么忽略运动模糊效应，从而限制了跟踪性能和速度。为解决这些问题，我们提出了运动 Mamba 模块，通过交叉相关和双向 Mamba 模块探索局部和全局运动特征，以实现更好的运动建模。为解决运动模糊导致的检测困难，我们还设计了运动边际损失以有效提高运动模糊目标的检测准确性。基于运动 Mamba 模块和运动边际损失，我们提出的 MM-Tracker 在两个广泛开源的 UAV-MOT 数据集上超越了最新的方法。代码将在公开。
引用
@article{arxiv.2407.10485,
title = {MM-Tracker: Motion Mamba with Margin Loss for UAV-platform Multiple Object Tracking},
author = {Mufeng Yao and Jinlong Peng and Qingdong He and Bo Peng and Hao Chen and Mingmin Chi and Chao Liu and Jon Atli Benediktsson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.10485},
year = {2024}
}
备注
Accepted by AAAI2025