【摘 要】
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针对多目标跟踪任务,提出一种基于行人全局特征的多目标跟踪算法,通过将行人目标分块并利用位置编码来获得较好的行人全局特征,用来完成多目标跟踪。使用检测算法生成行人位置后,将行人目标分块从而获得针对目标的局部信息,再使用预定义的位置编码使网络获得对于跟踪行人的全局特征,自注意力机制能让网络关注行人分块区域内的特征。经过验证,算法能减少行人身份切换的问题,在行人重识别数据集Market1501上将rank 1准确率提高约3%,在MOT17的验证集上,所提方法的IDF1提高了0.8%,与基准算法相比,能更好地完成
【机 构】
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上海大学通信与信息工程学院上海大学智慧城市研究院
【基金项目】
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上海市科委港澳台科技合作项目(18510760300),中国博士后基金项目(2020M681264)。
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针对多目标跟踪任务,提出一种基于行人全局特征的多目标跟踪算法,通过将行人目标分块并利用位置编码来获得较好的行人全局特征,用来完成多目标跟踪。使用检测算法生成行人位置后,将行人目标分块从而获得针对目标的局部信息,再使用预定义的位置编码使网络获得对于跟踪行人的全局特征,自注意力机制能让网络关注行人分块区域内的特征。经过验证,算法能减少行人身份切换的问题,在行人重识别数据集Market1501上将rank 1准确率提高约3%,在MOT17的验证集上,所提方法的IDF1提高了0.8%,与基准算法相比,能更好地完成
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