TAPL：基于动态部件的注意力引导部件定位视觉跟踪
计算机视觉与模式识别
2022-04-11 v1
摘要
基于整体目标表示的跟踪器在形变和遮挡等大外观变化下性能下降。本工作中，我们提出一种基于动态部件的跟踪器，并持续更新目标部件表示以适应目标外观变化。此外，我们设计了一个注意力引导的部件定位网络，直接预测目标部件位置，并根据目标部件的分布确定最终边界框。我们所提出的跟踪器在 VOT2018、OTB100 和 GOT-10k 等多个基准上取得了有前景的结果。
引用
@article{arxiv.2110.13027,
title = {TAPL: Dynamic Part-based Visual Tracking via Attention-guided Part Localization},
author = {Wei han and Hantao Huang and Xiaoxi Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.13027},
year = {2022}
}
备注
Accepted by BMVC2021