公共安全治理中可疑目标变形Transformer跟踪器

近年来，面向公共场所中智能视频监控的可疑目标跟踪算法取得一定的研究进展，有利于公共安全治理与应急事件的防范。凭借Transformer模型具有完整的Attention机制，本文尝试将其应用于公共安全治理中可疑目标持续精确跟踪与定位。具体为：分析可疑目标跟踪任务的特点，探索目标模板框架和搜索框架之间新颖的交互，提出面向公共安全治理中可疑目标可变形Transformer跟踪算法，命名为DeTrack,其分别构建基于可变形注意机制的编码器模块和基于自注意机制的编码器模块，并利用它们的组合来进行特征交互，之后利用所构建的角点预测头定位可疑目标。DeTrack无需关注所有像素即可定位目标，减少了模型参数量，在LaSOT、TrackingNet、GOT-10K和VOT2020上取得了较好的跟踪性能。