论文作者：Yutong Kou,Jin Gao,Bing Li,Gang Wang,Weiming Hu,Yizheng Wang,Liang Li
作者单位：CASIA; University of Chinese Academy of Sciences; ShanghaiTech University; Beijing Institute of Basic Medical Sciences; People AI, Inc
论文链接：http://arxiv.org/abs/2310.10071v1
项目链接：https://github.com/Kou-99/ZoomTrack
内容简介：
1）方向：目标跟踪
2）应用：目标跟踪
3）背景：最近，由于输入尺寸较小或特征提取骨干网络更轻，变压器使得速度导向型跟踪器在高速情况下接近于最先进性能（SOTA），尽管它们仍然远远落后于其性能导向型版本。
4）方法：本文提出了一种非均匀调整裁剪图像尺寸的方法，使得目标更有可能出现的区域具有更高的分辨率，解决了在保持较小输入尺寸的情况下，注意到更大的视觉领域并保留了更多目标的原始信息的困境。非均匀调整的公式可以通过二次规划（QP）高效求解，并自然地整合到大多数基于裁剪的本地跟踪器中。
5）结果：在基于两种transformer跟踪器（即OSTrack和TransT）的五个具有挑战性的数据集上进行的全面实验证明了相对于它们的一致改进。特别是将该方法应用于速度导向型OSTrack的版本，甚至在TNL2K上比其性能导向型版本提高了0.6%的AUC，同时运行速度更快，MACs节省了55%以上。 代码和模型可在https://github.com/Kou-99/ZoomTrack 获取。
