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融合时空信息的Transformer单目标跟踪算法
被引量：
1
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作者
江进宝
宣士斌
付杰
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第19期230-241,共12页
目前,主流的基于孪生网络的单目标跟踪方法,通过计算模板与搜索区域之间的相似度来匹配目标,缺乏对目标时空状态信息的利用。特别是当场景中存在多个相似目标时,孪生网络跟踪器往往无法精确区分目标,从而导致跟踪错误。针对上述问题,提...
目前,主流的基于孪生网络的单目标跟踪方法,通过计算模板与搜索区域之间的相似度来匹配目标,缺乏对目标时空状态信息的利用。特别是当场景中存在多个相似目标时,孪生网络跟踪器往往无法精确区分目标,从而导致跟踪错误。针对上述问题,提出一种融合时空信息的Transformer单目标跟踪算法(SIFTransT)。该算法通过MixFormer(end-to-end tracking with iterative mixed attention)跟踪器获取初步的跟踪结果,设计了一个目标状态计算模块,用于计算并存储目标的状态信息,包括目标位置、边界框、速度、加速度、运动方向等,以此深入挖掘目标状态信息。构建了一个基于Transformer的时空信息融合模块,利用编码器的自注意力和解码器的交叉注意力,深入融合目标最近一段时间的状态信息,从而更加准确地对目标状态进行建模,提高目标跟踪的准确性。在LaSOT数据集上的实验结果表明,相比基准算法MixFormer,SIFTransT算法在AUC指标提高了2.8个百分点,PNorm指标提升了2.6个百分点,P指标提升了2.1个百分点,在搭载RTX8000显卡的服务器上平均每秒处理帧数达28帧。
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关键词
单
目标
跟踪
目标状态计算
注意力机制
时空信息融合
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职称材料
题名
融合时空信息的Transformer单目标跟踪算法
被引量：
1
1
作者
江进宝
宣士斌
付杰
机构
广西民族大学人工智能学院
广西民族大学广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第19期230-241,共12页
基金
国家自然科学基金(61866003)
广西民族大学研究生教育创新计划(gxun-chxs2021063)。
文摘
目前,主流的基于孪生网络的单目标跟踪方法,通过计算模板与搜索区域之间的相似度来匹配目标,缺乏对目标时空状态信息的利用。特别是当场景中存在多个相似目标时,孪生网络跟踪器往往无法精确区分目标,从而导致跟踪错误。针对上述问题,提出一种融合时空信息的Transformer单目标跟踪算法(SIFTransT)。该算法通过MixFormer(end-to-end tracking with iterative mixed attention)跟踪器获取初步的跟踪结果,设计了一个目标状态计算模块,用于计算并存储目标的状态信息,包括目标位置、边界框、速度、加速度、运动方向等,以此深入挖掘目标状态信息。构建了一个基于Transformer的时空信息融合模块,利用编码器的自注意力和解码器的交叉注意力,深入融合目标最近一段时间的状态信息,从而更加准确地对目标状态进行建模,提高目标跟踪的准确性。在LaSOT数据集上的实验结果表明,相比基准算法MixFormer,SIFTransT算法在AUC指标提高了2.8个百分点,PNorm指标提升了2.6个百分点,P指标提升了2.1个百分点,在搭载RTX8000显卡的服务器上平均每秒处理帧数达28帧。
关键词
单
目标
跟踪
目标状态计算
注意力机制
时空信息融合
Keywords
single target tracking
target state calculation
attention mechanism
space-time information fusion
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合时空信息的Transformer单目标跟踪算法
江进宝
宣士斌
付杰
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024
1
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