基于改進FairMOT的多目標跟蹤算法

摘要： 針對復雜環(huán)境下多目標跟蹤出現(xiàn)漏檢與數(shù)據(jù)關聯(lián)算法不友好導致目標之間頻繁發(fā)生切換等問題，提出了基于FairMOT框架的多目標跟蹤算法MFMOT。設計了輕量化多支路注意力模塊，利用通道分組降低復雜度，從三個維度進行特征增強，使網(wǎng)絡篩選提取到特征信息。重識別分支采用PolyLoss損失函數(shù)，增強同類目標之間的語義信息以區(qū)分同類不同目標對象。提出多特征融合相似度矩陣，通過融合多種特征相似...