基于Transformer结构的多目标追踪算法研究综述

作者：曾文献; 李伟光; 马月; 李岳松

来源：河北省科学院学报, 2022, 39(03): 1-8.

DOI：10.16191/j.cnki.hbkx.2022.03.011

• 多目标追踪
• Transformer
• 自注意力机制
• 编码器-解码器

Transformer是一种基于编码器-解码器、完全使用自注意力机制的深度神经网络结构，目前已经成功应用于多目标追踪，性能得到大幅提升。本文首先分析了Transformer网络整体结构，归纳Transformer结构具有的优势。然后根据查询方式将基于Transformer结构的多目标追踪方法分为：基于稀疏查询的方法和基于密集查询的方法，对相关模型分析总结。最后介绍常用数据集，对比分析模型性能，指出基于Transformer结构的多目标追踪面临的挑战与未来研究方向。

• 单位
  河北经贸大学