보행자 다중 목표 추적 과정에서 목표가 가려져 발생하는 검출 및 추적 실패 문제를 해결하기 위해 개선된 고해상도 신경망을 검출 네트워크로 제안하였다. 우선, 네트워크의 보행자 목표 초기 특징 추출 능력을 강화하기 위해 고해상도 신경망의 기본 구조에 2세대 병목 잔차 블록 구조를 도입하여 수용 범위와 특징 표현력을 향상시켰다; 둘째, 2층 효율적 채널 주의 모듈이 추가된 잔차 검출 블록 아키텍처를 설계하고, 이를 통해 다중 스케일 정보 교환 단계에서 기존 네트워크의 잔차 검출 블록을 대체하여 전체 네트워크 시스템의 테스트 성능을 향상시켰다; 마지막으로 적절한 매개변수를 선택하여 네트워크를 전반적으로 훈련시키고 여러 테스트 세트를 통해 알고리즘을 검증하였다. 테스트 결과 본 알고리즘은 2DMOT15, MOT17, MOT20 데이터셋에서 FairMOT 대비 각각 0.1%, 1.6%, 0.8%의 추적 정확도 향상을 보였다. 본 알고리즘은 대상이 많고 가림 영역이 큰 특수 상황에 잘 적용될 수 있으며, 긴 시간 영상 시퀀스의 추적 안정성도 크게 향상되었다.

목표 신원 변경;고해상도 신경망;효율적 채널 주의 모듈;2세대 병목 잔차 블록;FairMOT