前言

CVPR 2021
此文只是概述，详细内容见文章。
论文
代码

一、Abstract

在视频对象跟踪中，连续帧之间存在丰富的时序上下文，在现有的跟踪器中已大大忽略了这些上下文。在这项工作中，我们连接单个视频帧，并通过一个用于稳定的对象跟踪的transformer架构探索它们的时序上下文。与在自然语言处理(NLP)任务中使用Transformer的经典用法不同，我们将其编码器和解码器分为两个并行分支，并在类似于孪生网络的跟踪框架中精心设计它们。Transformer编码器通过基于注意力的特征增强来促进目标模板，这有利于高质量跟踪模型的生成。Transformer解码器将跟踪提示从先前的模板传播到当前帧，从而简化了对象搜索过程。我们的Transformer辅助跟踪框架整洁并以端到端的方式进行了训练。使用提出的Transformer，一种简单的连体匹配方法就可以胜过当前表现最佳的跟踪器。通过将我们的Transformer与最新的判别式跟踪方法相结合，我们的方法在流行的跟踪基准上创下了一些新的最新记录。

二、Contribution

1. 我们提出了一个整洁和新颖的Transformer辅助跟踪框架。 据我们所知，这是第一次尝试让Transformer参与视觉跟踪。
2. 我们同时考虑其特征和注意力转换，以更好地探索Transformer的潜力。我们还修改了经典的Transformer，使其更好地适合跟踪任务。
3. 为了验证推广，我们将我们设计的Transformer集成到两个流行的跟踪框架中。我们的跟踪器在7个基准上表现出令人鼓舞的结果。

三、Method

1、Revisting Tracking Frameworks

在详细说明我们用于对象跟踪的Transformer之前，为了完整性，我们简要回顾了最近流行的跟踪方法。如下图所示，孪生网络或判别相关滤波器(DCF)等主流跟踪方法可以表述为类似孪生的框架，其中顶部分支使用模板学习跟踪模型，底部分支专注于目标定位。

如下图。顶部：transformer编码器接收多个模板特征，以相互聚合表示。底部：transformer译码器将模板功能及其分配的掩码传播到search patch通道，以增强表示。

2、Transformer for Visual Tracking

主流的跟踪方法可以制定成一个类似孪生的框架。 我们的目标是通过框架关系建模和时序上下文传播来改进这样一个通用的跟踪框架，而不修改它们最初的跟踪方式，如模板匹配。

2.1 Transformer Overview

类似于经典的transformer结构，编码器利用self-attention块来相互加强多个模板特征。在解码过程中，cross-attention块连接模板，搜索分支传播时序上下文（例如：feature and attention）

为了适应视觉跟踪任务，在以下几个方面对经典Transformer进行了修改：

• 编码器-解码器分离。如下图所示，没有将NLP任务中的编码器和解码器进行级叠，而是将编码器和解码器分离为两个分支，以适应站点式的跟踪方法。
• 块权重共享。编码器和解码器中的self-attention块（图2中的黄色框）共享权重，这些权重在相同的特征空间中转换模板和搜索嵌入，以方便进一步的cross-attention计算。
• 实例规范化。在NLP任务中，word embeddings使用layer normalization进行单独归一化。 由于我们的transformer接收image feature embeddings，我们共同对这些嵌入在实例(image patch)上进行规范化，以保留有价值的image amplitude信息。
• 瘦身设计。效率对于视觉跟踪场景至关重要。为了达到良好的速度和性能平衡，我们通过省略全连接的前馈层和保持轻量级的single-head attention来简化经典transformer。

2.2 Transformer Encoder

• 经典transformer中的基本块是attention mechanism，输入为query: Q，key：K和value：V。
• 采用点积计算query和key之间的相似矩阵A_K-Q(具体内容见文章)。
• 通过矩阵A_K-Q，转换value。
• transformer编码器接收一组模板特征T_i，进一步连接以形成模板特征集成T
• 为了便于注意计算，我们reshape T to T^’。
• transformer编码器的主要操作是self-attention，它的目的是相互加强来自多个模板的特征。为此，我们首先计算self-attention map: A_T-T。
• 通过A_T-T变换template feature得到残余项A_T-TT^’。并与T^’相加，再进行Ins. Norm得到 T*

2.3 Transformer Decoder

• transformer解码器的输入为search patch feature：S。
• reshape S to S^’，点积计算得到A_S-S。
• S*=Ins. Norm(A_S-SS^’+S^’)

2.3.1 Mask Transformation

• 得到 cross-attention matrix：A_T-S
• 在视觉跟踪中，知道模板中的目标位置。通过m(y)构造了模板特征的高斯型掩码。
• 和T一样，连接m_i得到M。resahpe为M^’。
• S*_mask=Ins. Norm(A_T-SM^’⊗S*)

2.3.2 Feature Transformation

• 除了spatial attention，传递context information从T到S也是可行的。
• 当背景场景在视频中发生剧烈变化时，传递目标表示是有益的，这对暂时传播是不合理的。因此，在特征转换之前，我们首先通过T*⊗M’对模板特征进行掩码，以抑制背景区域。
• 然后得到S ^* _feat=Ins. Norm( A_T-S(T*⊗M’) + S ^* )

最终得到S ^* _final=Ins. Norm( S ^* _feat +S ^* _mask)

2.4 Tracking with Transformer-enhanced Features

transformer结构通过生成高质量的模板特征编码T_encoded和搜索特征解码S_decoded来促进跟踪过程。 我们按照两种流行的范例使用T_encoded来学习跟踪模型:

• Siamese Pipeline:我们简单地将T_encoded中的目标特征裁剪为模板CNN内核，与S_decoded进行卷积以产生响应，这与SiamFC中的互相关相同。
• DCF Pipeline:根据DiMP方法中的端到端DCF优化，我们生成一个鉴别CNN内核，使用T_encoded与S_decoded的卷积生成响应。

在在线跟踪过程中，为了更好地利用时序线索，适应目标外观变化，我们动态更新模板集成T。具体来说，我们删除T中最古老的模板，每5帧将当前收集到的模板特征添加到T中。该功能集成维护的最大大小为20个模板。一旦模板集成T得到更新，我们将计算通过transformer编码器编码的新编码特征T_encoded。虽然transformer编码器使用稀疏（即每5帧），但transformer解码器在每帧中被利用，它通过将表示和注意线索从以前的模板传播到当前搜索补丁来生成每帧解码S_decoded。

人们普遍认为，DiMP中的DCF公式优于孪生网络跟踪器中的简单互相关。然而，在实验中表明，在本文的transformer体系结构的帮助下，一个经典的孪生框架能够对抗最近的DIMP。同时，通过本文的transformer，DiMP跟踪器获得了进一步的性能改进。

四、Experiments

1. Implementation Details

基于孪生网络匹配和基于DiMP的跟踪框架，在下面的实验中，我们将transformer辅助跟踪器分别表示为TrSiam和TrDiMP。

• backbone为Res-Net 50
• 在编码器和解码器之前，我们还添加了一个卷积层(3×3Conv)将骨干特征通道从1024减少到512。
• 输入模板和搜索补丁是目标大小的6倍，并进一步调整到352×352。
• 使用LaSOT，TrackingNet，GOT-10K，COCO进行离线训练。
• 所提出的transformer网络以端到端的方式与原始跟踪部件(例如跟踪优化模型和IoUnet)联合训练。
• 我们的框架被训练为50个epoch，每个epoch1500次迭代，每批36个图像对。 采用ADAM优化器，初始学习速率为0.01，每15个epoch衰减因子为0.2。
• 在在线跟踪阶段，TrSiam和TrDiMP的主要区别在于跟踪模型的生成方式。 在预测目标定位的响应图后，都采用了最近的概率IoUnet[9]进行目标尺度估计。 我们的跟踪器是使用Py Torch在Python中实现的。 在单个Nvidia GTX1080Ti GPU上，TrSiam和TrdiMP分别工作约35帧/秒(FPS)和26帧/秒(FPS)。

2. Ablation Study

为了验证本文设计的transformer结构的有效性，选择了180个视频的GOT-10k测试集来验证我们的TrSiam和TrDiMP方法。
基于Siam和DIMP基线，验证了transformer中的每个组件：

• 对Siam和DiMP方法的transformer的实验。根据GOT-10k测试集的平均重叠(AO)来评估性能
  
• 对本文transformer体系结构的研究。基线跟踪器是TrSiam。评估指标是GOT-10k测试集上的平均重叠(AO)分数
• Siam（左）和DCF（右)的训练损失曲线图。 通过将特征转换和掩码转换结合起来，我们的方法大大减少了训练损失

3. State-of-the-art Comparisons

将提出的TrSiam和TrdiMP跟踪器与最近最先进的跟踪器进行了比较，测试集包括TrackingNet, GOT-10k,LaSOT, VOT2018, Need for Speed, UAV123,和OTB-2015。

• TrackingNet

• GOT-10k

• LaSOT

• VOT2018
  

• NfS，UAV23，OTB2015 datasets in terms of AUC score
  详细分析见文章

ps：本人学疏才浅，若有不对的地方，请及时与我联系，进行更改。