这篇论文的研究动机是传统的视觉目标跟踪方法通常将跟踪视为每帧模板匹配问题，忽略了视频帧之间的时序依赖性。本文的作者提出了一种新的框架，将跟踪视为坐标序列解释任务，通过学习一个简单的端到端模型来进行直接轨迹估计。该方法可以建模轨迹的时序演变，以保持跟踪结果的连贯性。相比现有的基于模板匹配的跟踪器，该方法可以更好地处理目标变形、尺度变化、遮挡和干扰等问题，并且不需要定制的定位头和后处理步骤。

KCF算法学习笔记

本文提出了一种名为MixFormerV2的高效全Transformer跟踪框架，它不仅能够保持高精度，而且能够在GPU和CPU平台上实现高效部署。其核心设计是引入四个特殊的预测tokens，并将它们与目标模板和搜索区域的tokens连接起来，然后在这些混合的tokens序列上应用统一的Transformer骨干。这些预测tokens能够通过混合的注意力机制来捕捉目标模板和搜索区域之间的复杂关系。此

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2207.09603。

大多数深度追踪器仍然遵循孪生范例的指导，使用一个只包含目标而没有任何上下文信息的模板，这使得追踪器难以应对巨大的外观变化、快速的目标移动以及来自类似物体的吸引。为了缓解上述问题，提出了一个长期上下文注意(LCA)模块，该模块可以从长期帧对目标及其上下文进行广泛的信息融合，并在增强目标特征的同时计算目标相关性。完整的上下文信息包含目标位置以及目标周围的状态。LCA使用来自前一帧的目标状态来排除相似物

主要讲述目前大部分深度学习算法无法达到高速和准确同时兼顾，本文的SiamRPN利用大量训练图片实现端对端的离线训练，通过孪生网络进行特征提取，RPN网络进行分类和回归操作。在实际跟踪阶段，可以视为单样本目标检测过程（one-shot detection），我们可以预先计算Siamese子网络的模板分支，并将相关层表示为琐屑卷积层来进行在线跟踪。通过改进方案，可以摒弃传统的多尺度测试和在线微调。

视觉对象跟踪通常采用特征提取、目标信息集成和边界框估计的多阶段管道。为了简化这一流程，并统一特征提取和目标信息集成的过程，本文提出了一种基于转换器的紧凑跟踪框架MixFormer。我们的核心设计是利用注意力操作的灵活性，并提出一种混合注意力模块(MAM)来同时进行特征提取和目标信息整合。这种同步建模方案允许提取特定于目标的区分特征，并在目标和搜索区域之间进行广泛的通信。基于 MAM，我们只需通过堆

本文主要介绍了基于Transformer的单目标跟踪方法，对这些方法进行了分类、分析、评估和比较，并提出了未来的研究方向。具体来说，本文介绍了Transformer的基本原理和相关知识，然后介绍了基于CNN-Transformer、One-stream One-stage fully-Transformer、Two-stream Two-stage fully-Transformer等不同架构的跟

使用Maven构建项目方便打包项目结构wordcount.java`package mr;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;impo

这篇论文的研究动机是传统的视觉目标跟踪方法通常将跟踪视为每帧模板匹配问题，忽略了视频帧之间的时序依赖性。本文的作者提出了一种新的框架，将跟踪视为坐标序列解释任务，通过学习一个简单的端到端模型来进行直接轨迹估计。该方法可以建模轨迹的时序演变，以保持跟踪结果的连贯性。相比现有的基于模板匹配的跟踪器，该方法可以更好地处理目标变形、尺度变化、遮挡和干扰等问题，并且不需要定制的定位头和后处理步骤。