基于改进二阶段检测网络的长时跟踪重检测方法

作者：赵年甫; 王霖; 王向军; 陈文亮^*

来源：应用光学, 2023, 44(04): 768-776.

• 长时跟踪
• 二阶段检测
• 重检测
• 通道注意力机制

为构建适用于长时跟踪的重检测模块，受改进二阶段检测网络的GlobalTrack方法的启发，提出了一种高效的对特定模板目标进行端到端重检测的深度网络：首先，为了在大尺度图像上更高效地融合模板特征，通过构造交叉信息增强模块改进深度互相关方法，利用交叉通道注意力信息编码搜索特征和模板特征；此外，采用动态实例交互模块替代传统二阶段网络的RPN(region proposal network)和RCNN(region-based convolutional neural networks)结构，根据模板信息指导检测网络的分类和回归阶段，构建了端到端的稀疏重检测结构。在LaSOT和OxUva长时跟踪数据集上进行对比实验，本文方法相较于原始方法性能提升3%，实时帧率提升173%。实验结果表明，改进后的方法可以在全图范围内更准确、快速地重新检测模板目标。

• 单位
  精密测试技术及仪器国家重点实验室; 天津大学