单分支判别式
首次将单分支架构与判别式模型结合，通过跟踪专用适配器和双向循环验证增强抗干扰能力，实现长时鲁棒跟踪。
Tang, Chuanming · Wang, Kai · van de Weijer, Joost · 张建林 · 黄永梅
IEEE Transactions on Intelligent Vehicles 2025
CycleTrack推理管线通过双向循环跟踪验证来增强在存在干扰目标时的跟踪鲁棒性。
在8个基准的综合评估中，特别是在长时跟踪和鲁棒性方面，取得了最先进的性能。
该方法首次将单分支网络与判别式模型连接起来，突破了双分支管线的限制。
通过跟踪专用的Adaptor模块和联合目标状态嵌入来丰富目标先验嵌入范式，从而提升位置预测精度。