类孪生网络目标跟踪算法综述

摘要

目前,在视觉目标跟踪任务中的主流方法是基于模版匹配的跟踪器,这些方法在目标的分类和边界框的回归上具有很强的鲁棒性,主要可以分为判别相关滤波跟踪器和孪生网络跟踪器,这两种方法都有一个类孪生网络的框架。以孪生网络跟踪器为例,该方法通过模版和搜索区域之间的相关操作确定目标的位置,取得了顶尖的性能表现。近年来,Transformer在计算机视觉领域的发展十分迅速,结合了Transformer的类孪生网络跟踪器在速度和精度方面都远超传统的跟踪方法。文章简要概括了判别相关滤波跟踪器、孪生网络跟踪器的发展,以及Transformer在目标跟踪任务中的应用。