摘要
複雑なシーンにおけるターゲット間の遮蔽による追跡精度の低下問題に対応するため、Fairmotフレームワークに基づくマルチターゲット追跡の改良アルゴリズムを提案する。バックボーンネットワークの特徴マップは三重注意機構によって次元間の情報交換を行い、注意マスクを生成してターゲットの位置特定能力を向上させる。歩行者再識別ブランチは、現在の状態に応じてCircle Lossを用いて最適化程度を選択し、より正確な外観特徴を抽出して異なるターゲットを区別する。実験結果は、MOT15データセット上で追跡精度が62％に向上し、MT（Mostly Tracked）が358に増加し、ID切替が68回減少し、遮蔽が発生するシーンでより優れた追跡効果を示すことを明らかにした。
关键词
画像処理;深層学習;ターゲット追跡;注意機構
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