基于改进FairMOT的多目标跟踪算法

作者：李旺; 张娜娜

来源：计算机工程与应用, 2023, 1-11.

• 多目标跟踪
• 重识别
• 注意力机制
• 相似度矩阵

针对复杂环境下多目标跟踪出现漏检与数据关联算法不友好导致目标之间频繁发生切换等问题，提出了基于FairMOT框架的多目标跟踪算法MFMOT。首先，设计了轻量化多支路注意力模块，利用通道分组降低复杂度，从三个维度进行特征增强，使网络筛选提取到特征信息。其次，重识别分支采用PolyLoss损失函数，增强同类目标之间的语义信息以区分同类不同目标对象。最后，提出多特征融合相似度矩阵，通过融合多种特征相似度矩阵得到最优的相似度矩阵，降低目标之间身份切换次数。实验结果表明，在MOT17与MOT20数据集中HOTA分别为61.5%与56.1%，相比原有FairMOT模型分别提升2.2%与2.3%。与此同时，将多特征融合相似度矩阵应用至与FairMOT相同模式的多目标跟踪方法中，HOTA、MOTA与IDF1均得到提升。

• 单位
  上海建桥学院