Mar, 2024

多注意力关联预测网络用于视觉跟踪

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TL;DR提出了一种多注意力关联预测网络（MAPNet），用于解决现有模型中存在的问题，并构建了一个基于该预测网络的模型，在五个追踪基准测试中取得了领先的性能。
classification-regression prediction networksmulti-attention associate prediction networkcategory-aware matcherspatial-aware matcherdual alignment module
发现论文，激发创造
  • SiamTHN: 用于视觉跟踪的连体目标高亮网络

    本文提出了一种基于孪生网络的目标跟踪方法，其中引入了目标强调模块来提高相似性响应映射的目标区域的聚焦能力，同时使用校正损失来训练模型以减少分类和回归之间的不匹配，实验表明该方法优于当前模型在性能上表现，同时效率达到 38 fps。

    Mar, 2023

  • 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

  • 使用双匹配注意力网络进行在线多目标跟踪

    本文提出了一种在线多目标跟踪算法，该算法将单目标跟踪和数据关联方法的优点融合在统一框架中，以处理嘈杂的探测和目标之间频繁的交互，并在多目标跟踪基准数据集上展示出较好的性能。

    Feb, 2019

  • 跟踪学习：用孪生卷积神经网络进行强健的目标关联

    本文提出一种新颖的数据关联方法，通过引入一个两阶段的学习方案来匹配检测对，第一阶段使用 Siamese 卷积神经网络来学习编码两个输入图像 patch 之间的局部空时结构描述符。第二阶段使用由比较的输入 patch 的位置和大小导出的一组上下文特征，通过梯度提升分类器与 CNN 输出结合来生成最终匹配概率，表明即使简单高效的跟踪器也可能在我们学习的匹配概率上表现优异，已公开可用的序列结果表明我们的方法达到了多人跟踪的最新标准。

    Apr, 2016

  • 基于孪生关注关键点网络的高性能视觉跟踪

    本研究提出了一种名为 SATIN 的 Siamese Attentioal Keypoint Network 用于高效追踪和准确定位目标，其可利用轻量级沙漏网络、交叉注意力模块和关键点检测方法来提高特征图的辨别力和定位能力，并在多个基准数据集上获得了最新的性能表现。

    Apr, 2019

  • 相关感知的深度跟踪

    我们提出了一种基于自注意力 / 交叉注意力的目标依赖特征网络，通过深度嵌入多层特征的交叉图像特征相关性，抑制了非目标特征，从而实现了实例变化的特征提取，在不需要额外的相关步骤的情况下可以直接用于预测目标位置，且可以灵活地在丰富的无配对图像上进行预训练，实现了较快的收敛速度和最先进的实时跟踪性能。

    Mar, 2022

  • SiamAPN++: 用于实时无人机跟踪的连体式注意力聚合网络

    本文提出了一种新的基于关注机制的 Siamese 追踪器 (SiamAPN ++), 以便实现 UAV 跟踪的实时高效性和卓越性能。实验表明，该追踪器在两个权威基准测试中胜过了其他目前最先进的追踪器，并且在典型的嵌入式平台上实现了令人满意的实时追踪结果.

    Jun, 2021

  • 图注意力跟踪

    本文提出了一种简单的基于目标感知的 Siamese 图注意力网络解决视觉跟踪中的相似性匹配问题，通过建立完全二分图建立目标和搜索区域之间的部分对部分对应关系，并应用图注意力机制从模板特征传播目标信息到搜索特征，使用目标感知区域选择机制适配不同对象的大小和纵横比变化，实验证明该算法优于现有基于深度学习的最先进跟踪器。

    Nov, 2020

  • 使用深度时间外观匹配联合进行在线多行人跟踪

    本研究提出了一种基于联合推理网络的轨迹外观模型，有效解决了在多目标跟踪中应对高维度外观信息的问题，且在识别目标与观测匹配以及保持目标的一致性方面具有重要贡献。

    Jul, 2019

  • FANTrack: 基于特征关联网络的三维多目标跟踪

    我们提出了一种数据驱动的方法，使用卷积神经网络（CNN）在一个检测跟踪框架中进行数据关联来进行在线多目标跟踪（MOT）。我们的解决方案学习如何在数据和图像之间组合线索来解决关联问题，可以在处理复杂情况下准确跟踪物体并获得优异结果。

    May, 2019