转换模型预测以用于跟踪

CVPRMar, 2022

Transforming Model Prediction for Tracking

Christoph Mayer, Martin Danelljan, Goutam Bhat, Matthieu Paul, Danda Pani Paudel...

TL;DR本文提出了一种优化基于追踪算法，采用 Transformer 模型实现的目标模型预测模块，并进一步扩展模型预测器以估计第二组权重以实现精确的边界框回归，该跟踪器在多个跟踪数据集上进行了广泛的实验，并在三个基准测试中取得了 68.5% 的 AUC 值。

Abstract

Optimization based tracking methods have been widely successful by integrating a target model prediction module, providing effective global reasoning by minimizing an objective function. While this inductive bias integrates valuable domain knowledge, it limits the expressivity of the tracking network. In this work, we therefore propose a tracker architecture

optimization-based tracking transformer-based model global relations accurate bounding box regression end-to-end training

发现论文，激发创造

全球跟踪变压器

本论文提出了一种新型基于 Transformer 的架构，用于全局多目标跟踪，通过对各帧图像上的物体特征进行编码，通过路径查询将其分组成轨迹，与目标检测器联合训练，可以实现对任意对象的跟踪，并在 MOT17 基准测试中实现了 75.3 的 MOTA 和 59.1 的 HOTA，超越了基于成对联想的基线，并在 TAO 数据集上得到显著的 7.7 跟踪 mAP 的提高。

Mar, 2022

使用 Transformer 的视觉跟踪

本文介绍了一种基于 Transformer 编码器 - 解码器架构和强有力的注意机制的新型追踪器网络，通过自我关注模块和交叉注意力，提高了全局和丰富的背景信息获取，支持超越局部特征的追踪效果，在多个基准测试上表现出优异的性能。

May, 2021

探索用于高效目标跟踪的动态 Transformer

通过使用动态网络路由所启发，本文提出了一种用于高效追踪的动态转换器框架，通过学习自动配置适当的推理路径来实现更好地利用可用计算预算，从而在相同运行速度下实现更高的性能。

Mar, 2024

学习时空变换器进行视觉跟踪

本文提出一种新的追踪架构，它以编码 - 解码变压器作为核心组件，将目标追踪转化为直接边界框预测问题，从而实现了端到端模型，无需使用任何先前设定的锚点或提案等后处理步骤。

Mar, 2021

Transformer Meets Tracker: 挖掘时间上下文，提高鲁棒性视觉跟踪

本文提出了一个基于 transformer 的视频物体跟踪器，在 Siamese-like 跟踪管道中，编码器在模板中注入了基于注意力机制的特征强化以增强模型生成质量，解码器传递上一个模板的跟踪线索到当前帧以方便目标搜索，结果本方法作为一种最先进的记录在普遍跟踪基准上获得了成功。

Mar, 2021

TransTrack：基于 Transformer 的多目标跟踪

本文提出了 TransTrack，该方法利用 Transformer 架构解决多目标跟踪问题，采用对象特征作为当前帧的查询并引入一组学习对象查询以检测新对象，通过实现单次检测和跟踪建立了新的联合检测和跟踪范例，在 MOT17 和 MOT20 基准测试中达到了 74.5％和 64.5％的 MOTA，是一种优秀的多目标跟踪方法。

Dec, 2020

TrackFormer：基于 Transformer 的多目标跟踪

TrackFormer 是基于编码器 - 解码器变压器架构的端到端可训练的多目标追踪方法，利用注意力实现帧到帧的数据关联，以查询的形式自回归地跟踪现有轨迹并初始化新轨迹，能够实现目前最先进的多目标跟踪的性能。

Jan, 2021

基于 Transformer 的 3D 物体跟踪

本文提出了一种基于 transformer 架构的特征融合网络，以解决 3D 目标跟踪中的关键问题。该网络利用自注意机制捕捉点云中不同区域之间的相互关系，并使用交叉注意力将目标提示信息融入特征中，从而提高相似度计算的效率。在 KITTI 数据集上的实验结果表明，该方法取得了最新的最佳表现。

Oct, 2021

MixFormerV2：高效全 Transformer 跟踪

本文提出了一种基于全 Transformer 结构的跟踪框架 MixFormerV2，通过引入四个特殊的预测 tokens，结合目标模板和搜索区域的 tokens，采用 Transformer 骨干网络进行跟踪预测，进而通过简单的 MLP heads 预测跟踪框和评估置信度得分，并提出了一种新的蒸馏模型的减少算法，包括密集到稀疏和深层到浅层的蒸馏，以进一步提高跟踪器性能。

May, 2023

Backbone 是你所需要的一切：一种用于视觉物体跟踪的简化架构

本文提出了一种 Simplified Tracking 架构（SimTrack），通过利用变压器骨干联合特征提取和交互，进一步提高现有的跟踪方法，并通过提出的 foveal 窗口策略降低了视觉变换器的信息损失，提供更多的可接受计算代价的多样化输入补丁。我们的 SimTrack 在 LaSOT/TNL2K 上取得了 2.5％/2.6％的 AUC 增益，并获得了与其他专业跟踪算法相竞争的结果，而不需要有复杂的高级特性。

Mar, 2022