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Enhancing the Two-Stream Framework for Efficient Visual Tracking
DOI:10.1109/TIP.2025.3598934.png)
摘要
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实际部署,特别是在资源受限的边缘设备上,对视觉目标跟踪器提出了高速要求。为满足这一需求,我们提出了一种名为ToS的新型高效跟踪器,采用双流架构。尽管近期采用统一骨干网络以同时处理模板和搜索区域的一流跟踪框架已展现出卓越效果,但我们发现采用两个独立骨干网络分别处理模板和搜索区域的常规双流跟踪框架具有固有优势。双流跟踪框架更易于适配先进的轻量级骨干网络,并能有效利用大模板带来的益处。我们证明,通过策略性设计,双流架构在速度和精度上均可超越一流跟踪模型。我们的方法通过轻量级预训练骨干网络以及提出的三大高效策略,为双流跟踪范式注入新活力:1)一种特征聚合模块,用以提升骨干网络的表征能力;2)一种通道级特征融合方法,为空间拼接技术提供更有效且更轻量的替代方案;3)一种扩展模板策略,用以提升跟踪精度,同时引入可忽略不计的额外计算开销。在多个跟踪基准上的广泛评估表明,所提出的方法在高效视觉跟踪领域达到了新的最佳性能。
Keyword:
Efficient visual tracking
two-stream framework
feature aggregation
feature fusion
期刊
IF:
13.7
论文数:
1.0W
被引数:
8.4W
机构
引用论文
Toward Robust Visual Object Tracking With Independent Target-Agnostic Detection and Effective Siamese Cross-Task Interaction通过独立的目标不可知检测和有效的连体跨任务交互实现鲁棒的视觉对象跟踪

