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摘要
在无人驾驶领域车辆前方动态多目标跟踪中，针对尺度变化明显时或者对于大车的跟踪，QuasiDense跟踪算法的跟踪结果较差的问题，提出了改进的Quasi-Dense多目标跟踪算法。结合了注意力机制、自适应等思想，提升模型对于尺度变化较大目标的检测和跟踪的能力。在网络结构中使用空间注意力机制，同时在设定锚框时使用启发式方法，改进模型的跟踪效果，有效地降低了跟踪时ID切换的次数。在伯克利驾驶数据集（BDD）公开跟踪数据集上对模型进行训练和评估。实验结果表明：改进的端到端多目标跟踪方法显著提高了跟踪的精度，同时速度能够达到36.3 fps，满足实时性要求。
- 出版日期2023
- 单位北京联合大学
