论文作者：Goutam Yelluru Gopal,Maria A. Amer

作者单位：Concordia University

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2309.05829v1.pdf

项目链接：https://github.com/goutamyg/MVT

内容简介：

1）方向：目标跟踪算法

2）应用：大规模数据集上的目标跟踪

3）背景：近年来，引入了强大的骨干网络（如Vision Transformers），提高了目标跟踪算法的性能。然而，这些最先进的跟踪器在计算上很昂贵，因为它们具有大量的模型参数，并依赖于专用硬件（如GPU）进行更快的推理。另一方面，最近的轻量级跟踪器速度快，但准确性较低，特别是在大规模数据集上。

4）方法：本次工作，作者首次提出了一种使用Mobile Vision Transformers（MobileViT）作为骨干网络的轻量级、准确和快速跟踪算法。还提出了一种新的方法，将模板和搜索区域的表示融合在MobileViT骨干网络中，从而为目标定位生成优秀的特征编码。

5）结果：实验结果表明，基于MobileViT的跟踪器MVT在大规模数据集GOT10k和TrackingNet上的性能超过了最近的轻量级跟踪器，并具有较高的推理速度。此外，该方法在GPU上的模型参数数量只有DiMP-50跟踪器的4.7倍，并以2.8倍的速度运行，但性能却更好。跟踪器的代码和模型可在https://github.com/goutamyg/MVT上获得。