【摘 要】
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多目标跟踪的一阶段方法因其在推理速度方面的优势逐渐成为主流。然而，与两阶段方法相比，其跟踪精度较差。一方面是因为采用单幅图像输入，目标间的关联性不强，容易导致目标丢失，另一方面忽视了检测和跟踪两个任务之间的差异性。为了减轻上述限制，提出了一种基于互相关注意力的链式帧处理多目标跟踪算法MOT-CCC。MOT-CCC将连续的两帧图片作为输入，将目标关联问题转化为两帧检测框对回归的问题，增强了目标间的关
【基金项目】
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国家重点研发计划（2019YFB2101700）；
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多目标跟踪的一阶段方法因其在推理速度方面的优势逐渐成为主流。然而，与两阶段方法相比，其跟踪精度较差。一方面是因为采用单幅图像输入，目标间的关联性不强，容易导致目标丢失，另一方面忽视了检测和跟踪两个任务之间的差异性。为了减轻上述限制，提出了一种基于互相关注意力的链式帧处理多目标跟踪算法MOT-CCC。MOT-CCC将连续的两帧图片作为输入，将目标关联问题转化为两帧检测框对回归的问题，增强了目标间的关联性；采用互相关注意力模块将检测任务和身份识别任务解耦，以平衡并减少这两个任务之间的竞争。此外，所提算法将目标检测、特征提取和数据关联3个模块融合到一个网络中，实现了端到端的优化，提高了跟踪准确性，降低了跟踪耗时。在MOT16、MOT17基准测试中，MOT-CCC比原有的基准CTracker算法的MOTA提高了1.3%，FP减少了13%。
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