融合高阶运动感知与混合注意力的单目标跟踪方法

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摘要：现有单目标跟踪方法多依赖外观特征进行匹配，当目标发生剧烈形变或出现严重遮挡时，视觉信息的不可靠性使得跟踪结果易产生漂移。为提升动态场景下的跟踪性能，提出了一种运动感知模型Motion-MixFormer。该模型通过显式建模目标的高阶时序运动学信息（位移、速度、加速度） ，引入多层感知机（MLP） 结构生成语义丰富的Motion Token，并采用早期深度融合策略实现运动先验与视觉特征的联合建模。（剩余12135字）

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