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探索用于高效目标跟踪的动态 Transformer
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原文中文，约1700字，阅读约需4分钟。
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内容提要
DETRack 是一种高效的视觉目标跟踪框架，利用 Transformer 结构提升性能。TransTrack 通过对象特征实现多目标跟踪，MOTA 达到 74.5%。Exemplar Transformer 在实时跟踪中表现优异，速度快于其他模型。新型基于 Transformer 的架构在 MOT17 测试中实现 75.3 的 MOTA，超越传统方法。基于 MobileViT 的追踪器 MVT 在多个数据集上表现出色，速度和准确性均优于现有轻量级追踪器。
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关键要点
- DETRack 是一种高效的端到端视觉目标跟踪框架，利用编码器-解码器结构和可变形 Transformer 解码器，显著减少了 GFLOPs。
- TransTrack 利用 Transformer 架构解决多目标跟踪问题，在 MOT17 和 MOT20 基准测试中达到了 74.5% 和 64.5% 的 MOTA。
- Exemplar Transformer 在实时视觉物体跟踪中表现优异，速度可达 47FPS，比其他基于 Transformer 的模型快 8 倍以上。
- 新型基于 Transformer 的架构在 MOT17 测试中实现了 75.3 的 MOTA，超越了基于成对联想的基线。
- 基于 MobileViT 的追踪器 MVT 在多个数据集上表现出色，速度和准确性均优于现有轻量级追踪器，且模型参数减少 4.7 倍。
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延伸问答
DETrack 是什么？
DETrack 是一种高效的端到端视觉目标跟踪框架，利用编码器-解码器结构和可变形 Transformer 解码器，显著减少了 GFLOPs。
TransTrack 在多目标跟踪中表现如何？
TransTrack 在 MOT17 和 MOT20 基准测试中达到了 74.5% 和 64.5% 的 MOTA，是一种优秀的多目标跟踪方法。
Exemplar Transformer 的优势是什么？
Exemplar Transformer 在实时视觉物体跟踪中表现优异，速度可达 47FPS，比其他基于 Transformer 的模型快 8 倍以上。
新型基于 Transformer 的架构在 MOT17 测试中的表现如何？
新型基于 Transformer 的架构在 MOT17 测试中实现了 75.3 的 MOTA，超越了基于成对联想的基线。
MVT 追踪器的特点是什么？
基于 MobileViT 的追踪器 MVT 在多个数据集上表现出色，速度和准确性均优于现有轻量级追踪器，且模型参数减少 4.7 倍。
如何提高目标跟踪的效率？
通过采用新颖的一对多标签分配和辅助去噪技术，可以加快模型的收敛速度，从而提高目标跟踪的效率。
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