何时提取重识别特征：一种改善多目标跟踪的选择性方法
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对现有多目标跟踪（MOT）方法在处理频繁且长期遮挡时的局限性进行了分析，提出了一种选择性特征提取的方法以降低特征提取的开销，同时保持准确性和模块化。通过在MOT17、MOT20和DanceTrack数据集上的实验，证明了该方法在减少运行时间的同时，能有效提高特征匹配阶段的准确性，特别是在出现变形和相似外观的情况下。
本研究提出了一种新颖的追踪器，通过整合不同的外观特征和鲁棒嵌入提取的ReID网络，显著提高了在线多目标跟踪的准确性。同时，通过融合更强的检测器和先进的后处理方法，进一步提升了追踪器的性能。实验评估证明了跟踪准确性和可靠性的显著改进。
