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基于非局部注意力机制的在线多目标跟踪算法

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针对多目标跟踪任务在人群拥挤场景存在目标漏检、遮挡等问题,在CenterTrack框架基础上引入非局部注意力机制以捕捉多个目标之间、目标与场景之间的非局部依赖关系,提出基于空间非局部注意力残差块的跟踪模型;并进一步扩展到时空域,建立基于时空关系非局部注意力模块的跟踪模型,同时实现检测和跟踪任务。在MOT17、MOT16、2D MOT15 三个数据集的实验结果表明,提出的两种在线跟踪模型较CenterTrack算法有明显提升,且在MOT17 中MOTA(Multiple Object Tracking Accuracy)指标达到了目前较为先进的水平,为 62。4%和62。5%,验证了该算法的有效性。
ONLLINE MULTI-TARGET TRACKING ALGORITHM BASED ON NON-LOCAL ATTENTION MECHANISM
Aimed at the problems of missing detection and blocking of targets in crowded scenes in multi-target tracking,the non-local attention mechanism is introduced on the basis of the CenterTrack framework to capture the non-local dependencies between multiple targets and scenes.A tracking model based on spatial non-local attention residual block was proposed.We further extended it to the spatiotemporal domain,established a tracking model based on the spatiotemporal relationship non-local attention module,which achieved detection and tracking task simultaneously.The experimental results on the MOT17,MOT16 and 2D MOT15 data set show that the two proposed online tracking models are significantly improved compared with CenterTrack,and reach the current relatively excellent level of 62.4%and 62.5%in MOTA on MOT17 challenge,which verifies the effectiveness of the proposed algorithms.

Multi-target trackingComputer visionNon-local attention mechanismDeep learning

郑龙澍、林野、翟鹏、张立华

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复旦大学工程与应用技术研究院 上海 200433

上海智能机器人工程技术研究中心 上海 200433

智能机器人教育部工程研究中心 上海 200433

吉林省人工智能与无人系统工程研究中心 吉林 长春 130000

季华实验室 广东 佛山 528000

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多目标跟踪 计算机视觉 非局部注意力机制 深度学习

上海市科委项目广东省科学技术厅项目

195111320002019A1515110352

2024

计算机应用与软件
上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心

计算机应用与软件

CSTPCD北大核心
影响因子:0.615
ISSN:1000-386X
年,卷(期):2024.41(2)
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