一阶段的多目标跟踪算法具有速度快的优势，但存在目标检测质量低、身份标识号(ID)切换次数过于频繁的问题。为此，提出一种基于注意力增强和特征选择的多目标跟踪算法。通过增加平行重识别(Re-ID)分支完成特征提取任务；通过设计空间注意力和通道注意力机制的方式降低特征图的噪声，提升特征图的质量；通过加入特征选择模块，提取检测特征图和Re-ID特征图。经测试集验证，该方法在提升精确度、降低ID切换次数方面均取得了进展，提出的注意力增强和特征选择的方法可以明显提升目标跟踪效果。
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