基于Transformer的视频目标跟踪算法研究进展

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中文摘要：目标跟踪是计算机视觉中一个具有挑战性的研究课题.在过去的十多年里,研究人员们提出了各种算法来解决这个问题,并取得了显著性的成果.近年来,基于Transformer的跟踪模型以其强鲁棒性,使目标跟踪有了开创性的进展.对Transformer跟踪方法进行深入地分析,将其分为基于CNN-Transformer的跟踪器、基于两阶段全Transformer的跟踪器和基于一阶段CNN-Transformer的跟踪器,并分析它们各自的优缺点.进一步在公开的数据集上,试验评估了不同跟踪器的跟踪性能和速度,测试它们在不同跟踪场景下的效果.分析了 Transformer跟踪方法的基本原理、目前面临的挑战和未来可能的发展方向.

作者：

申冲冲、陈凤娇

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作者单位：

宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波 315211

南京信息工程大学软件学院江苏南京 210044

关键词：

视觉目标跟踪鲁棒性 Transformer 计算机视觉

出版年：

2024

数据通信

数据通信科学技术研究所

数据通信

影响因子：0.361

ISSN：1002-5057

年,卷(期)：2024.(2)

参考文献量16