【摘 要】
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目标跟踪作为计算机视觉的一个基本任务,最近几年受到广泛的关注。而近几年基于Anchor-Free思想的目标跟踪器由于其无需设置大量超参数便可实现与AnchorBased思想目标跟踪器相同甚至更优异的性能而受到广泛关注。然而目前基于AnchorFree思想的目标跟踪器依然存在很多问题。针对基于Anchor-Free思想的目标跟踪器所存在的一系列问题,本文采用了一种全新的结构来解决上述问题。本文主要的
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目标跟踪作为计算机视觉的一个基本任务,最近几年受到广泛的关注。而近几年基于Anchor-Free思想的目标跟踪器由于其无需设置大量超参数便可实现与AnchorBased思想目标跟踪器相同甚至更优异的性能而受到广泛关注。然而目前基于AnchorFree思想的目标跟踪器依然存在很多问题。针对基于Anchor-Free思想的目标跟踪器所存在的一系列问题,本文采用了一种全新的结构来解决上述问题。本文主要的工作以及创新点如下:（1）针对算法通过引入额外分支来缩短性能差距所带来的推理阶段与训练阶段的不一致性问题,以及额外分支所使用的Centerness策略所引入的先验信息问题,本文详细的分析了Anchor-Based与Anchor-Free思想目标跟踪器形成差异的原因,并采用了可学习的定位质量估计策略,从而将额外的任务分支统一到分类任务中,不仅解决了Anchor-Free系列目标跟踪网络在训练阶段与推理阶段之间的不一致性问题,而且还对Anchor-Free系列目标跟踪器的分类含义进行了扩充,同时也消除了额外分支所带来的先验信息问题。（2）针对回归分支被建模为狄拉克δ分布所带来的局限性,本文通过引入黎曼积分,从而让边界框回归任务自己学习数据样本的分布情况,从而解决了传统方法所存在的局限性。同时本文也充分利用这种边界框分布的概率预测,来进一步的指导模型的分类任务,进一步提升了算法的性能。（3）针对互相关操作不能以全局视角进行特征匹配的问题,受Transformer思想的启发,本文提出了一种基于Transformer思想的轻量化目标跟踪器,使得跟踪器可以全局视角来估计目标,进一步提升了算法的性能。
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