多目标追踪——【Transformer】MOTR: End-to-End Multiple-Object Tracking with TRansformer

论文链接：https://arxiv.org/abs/2105.03247

文章侧重点

1. 受到DERT启发，将目标检测中的$Object$ $Query$迁移到多目标追踪中，构造了$Track$ $Query$。沿用DERT中的检测网络，使得$Object$ $Query$对目标的特征提取能力极具增强。
2. 当前许多基于检测的追踪方法是先获得检测结果，跟踪检测结果去提取外观和运动，再去数据关联。本方法是一个端到端的追踪模型，
3. MOTR为了保证时序建模的有效性，提出了基于轨迹的标签构造【tracklet-aware label assignment】训练策略+联合平均损失【collective average loss】增强模型的时序建模。

将 $Object$ $Query$ 变成 $Track$ $Query$需要解决的问题

通常来讲，虽然目标检测与目标跟踪都是CV领域，但由于下端的根本任务不同，所以直接套用肯定有问题，所以要仔细设计。

1. 用一个$Track$ $Query$追踪同一个目标。 因为DERT中的$Object$ $Query$是基于每一帧识别，每一个目标和$Object$ $Query$并不存在对应关系，如下图(a)。但多目标追踪需要对序列中每个目标生成追踪轨迹，这必然要求目标轨迹的一致性，不能发生ID Switch的问题。 这就意味着目标检测+目标轨迹匹配都要用$Track$ $Query$来实现，这也是端到端的精髓了，取消后置处理。本文引入基于轨迹的标签构造【tracklet-aware label assignment】训练策略，使得用同一个ID的边界框去监督训练检测+匹配的过程。
   
2. 对新出现目标和消失目标的处理。 因为多目标追踪中会面临某个目标突然消失或突然出现等情况，所以固定长度的$Track$ $Query$并无法满足实际的需求。故本文提出了两个变量集合——$Track$ $Query$（可变长度）和$Detect$ $Query$（固定长度）来处理目标出现和消失等情况。 如上图(b)，对于每一帧都要迭代式更新$Track$ $Query$，将消失的目标将其对应的$Track$ $Query$删去，并且每一帧用$Detect$ $Query$检测该帧有多少目标，新目标通过$Detect$ $Query$检测出来加入$Track$ $Query$的集合中。具体过程如下图所示：
   

总体网络结构——时序融合网络

可以看到，上图的结构解析如下：

1. Enc 表示特征提取阶段：Backbone网络+Deformable DERT的Encoder；
2. Dec 表示Deformable DERT的Decoder。
   • 在第一帧由于追踪目标还未出现，故输入是固定长度的$q_d$和为空集的$q_{tr}$，而后续帧的输入就是$q_d$和上一帧传递的$q_{tr}$。
   • 输出是中间态特征，用于生成追踪预测结果和QIM的输入。

QIM——Query交互模块

此模块的作用是处理目标的出现和消失等情况。图中的分数表示Head预测追踪目标的分类得分。

• 输入：Decoder输出的中间态特征，如上图最左侧输入。黄色部分表示$q_d$，橙色为$q_{tr}$。
• 第一步：将其和Head预测追踪目标的分类得分，分别输入到处理(a)目标出现、(b)目标消失两个分支中。这里分别设定了两个阈值作为filter，筛选有效的query。
• 第二步：对于 (a)目标出现分支中，将分类分数大于阈值的检测目标视为新增目标。
• 第三步：对于 (b)目标消失分支中，当筛选出新的$Track$ $Query$之前，要经过 【时序增强网络】TAN ，该网络本质是一个self-attention机制。输入是本帧的目标query$q_{tr}^i$、第一步(b)分支输出的中间态特征。该输出是下一帧的追踪目标。
• 输出：第二步与第三步的输出拼接起来为下一帧的追踪目标$q_{tr}^{i+1}$。

训练逻辑

Tracklet-Aware Label Assignment

【目的是为$Track$ $Query$ 对轨迹与目标的一对一关系建模。】
TALA 有两种策略，分别对应着$Detect$ $Query$和$Track$ $Query$的训练策略

• 针对$Detect$ $Query$ ：沿用DERT中的检测策略专门来检测追踪序列中每一帧出现的新目标。训练策略是对于$Detect$ $Query$与新增目标的GroundTruth进行双向匹配。
  

• 针对$Track$ $Query$ ：本文设计一个目标一致的训练策略。本帧的$Track$ $Query$由上一帧的$Track$ $Query$+$Detect$ $Query$。对于第一帧，$Track$ $Query$为空集。
  

Collective Average Loss

【目的是为$Track$ $Query$ 对时序信息的传递进行前后帧建模。】
通常的训练策略是计算帧的loss，如此策略忽略了序列中存在的关于目标的运动信息。故本文设计了一个联合平均损失预测以video clip为基本单位的损失。联合平均损失=(单帧的追踪损失+单帧的检测损失)之和 / 帧数。

与强同学。