Abstrakt. I detta dokument, föreslår vi en online Multi-Object Tracking (MOT) metod som integrerar fördelarna med enstaka objekt spårning och data association metoder i en enhetlig ram för att hantera bullriga upptäckter och täta interaktioner mellan mål. Särskilt, för att tillämpa enstaka objekt spårning i MOT, introducerar vi en kostnadskänslig spårning förlust baserat på den senaste tekniken visuell tracker, som uppmuntrar modellen att fokusera på hårda negativa distraktorer under online-inlärning. För data association, föreslår vi Dual Matching Attention Networks (DMAN) med både rumsliga och temporal uppmärksamhet mekanismer. Den rumsliga uppmärksamhetsmodulen genererar dubbla uppmärksamhetskartor som gör det möjligt för nätverket att fokusera på det indatabildparets matchande mönster, medan tidsuppmärksamhetsmodulen adaptivt allokerar olika nivåer av uppmärksamhet till olika prover i banan för att undertrycka bullriga observationer. Experimentella resultat på MOT-riktmärkets datauppsättningar visar att den föreslagna algoritmen fungerar gynnsamt mot både online- och offline-spårare när det gäller identitetsbevarande mätvärden.
I REF föreslås ett nätverk för tidsövervakning (TAN) för spårning av flera objekt.
Online Multi-Object Tracking with Dual Matching Attention Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}