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作者：黄俊辉;曹悦;杨怡腾;芮子凡;韩光;
单位：南京邮电大学通信与信息工程学院;
摘要：利用好时空信息是解决当前单目标跟踪困难的重要思路。以往多数基于深度学习的时空跟踪器，本质依靠视觉外观信息间的关联实现跟踪，而视觉信息不可避免会引入背景及相似目标干扰。单纯依托视觉信息的时空跟踪器，应对复杂场景挑战时效果有限。为此提出一种基于运动-视觉信息交互的双通路目标跟踪算法(Dual Pathway Object Tracking Algorithm based on Motion-Vision Information Interaction, MVTrack)。MVTrack通过引入运动信息并完成特征提取，实现高效时空建模，使跟踪网络可同步分析与参考运动信息与视觉信息，显著提升复杂场景下的目标跟踪能力。此外，MVTrack面向运动信息与视觉信息设计特征融合交互模块(Feature Fusion Interaction Module, FFIM),实现2种信息的充分交互与融合，进一步提升跟踪器性能。实验结果表明，MVTrack在GOT-10k数据集上精度达到75%,较当前先进算法提升1.5个百分点，验证所提方法可提升跟踪器在复杂困难场景下的跟踪精度与抗干扰能力，为后续跟踪器设计提供新的时空建模思路。
关键词：单目标跟踪;;运动-视觉信息交互;;时空建模;;特征融合交互模块
基金资助：国家自然科学基金(61871445)~~
