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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明公开了一种基于轻量级网络的多目标跟踪方法。主要包括以下步骤：利用卷积神经网络CNN对每一帧图像的特征进行提取；将提取的特征经过评分网络进行评分，从而筛选特征；采用轻量化的Transformer编码器对所筛选的图像特征进行编码；借助包括自注意力和编码器‑解码器注意力的Transformer解码器对查询进行解码；利用多层感知机将查询嵌入映射到边界框和类别预测。通过在保持模型精度不变的前提下显著降低模型参数和浮点运算数。这一创新性设计使得所提出的方法在处理多目标跟踪任务时能够提取更轻量化和高效的特性。
主权项：1.一种基于轻量级网络的多目标跟踪方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：将CNN提取的多尺度特征通过经过可学习的评分网络筛选前百分之ρ的特征输入编码器中。步骤二：在编码器输出特征之后，筛选出k个目标查询；同时初始化100个轨迹查询一同输入到解码器中。步骤三：每个查询通过多层感知机进行处理，输入到解码器中以预测对应的边框和类别，形成该帧的所有检测和跟踪结果。同时生成解码器交叉注意力映射图。步骤四：新检测出的目标将初始化新的跟踪对象查询，每一帧的跟踪对象查询会传递到下一帧，携带目标的空间和身份信息，从而完成跟踪过程。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 一种基于轻量级网络的多目标跟踪方法
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