在无人机（UAV）追踪任务中，摄像头运动是一个不可忽视的挑衅。摄像头的运动会导致目标在画面中快速移动，乃至超出搜索区域，从而造成跟踪失败。为了应对这一题目，论文《A Unified Transformer-Based Tracker for Anti-UAV Tracking》提出了一个背景改正模块（Background Correction, BC），它通过对相邻帧的背景进行校正，使目标始终保持在搜索范围内。本文将详细讲解该模块的算法原理和技能实现。
<hr> 一、为什么必要背景改正？
在无人机追踪任务中，常见的挑衅包罗：
- 目标外观变化：无人机在差别角度、光线下外观大概发生变化。
- 频繁消散：无人机大概会临时被遮挡或飞出视野。
- 摄像头运动：移动摄像头会导致目标位置变化，传统的当地跟踪器大概无法适应。
- 小目标跟踪：无人机在远间隔时仅占很小的像素区域，难以检测。
此中，摄像头运动往往会导致目标位置快速变化，导致跟踪器丢失目标。因此，必要一个能够动态调解搜索区域的模块来应对这种情况。
二、背景改正模块的工作原理
1. 模块概述
背景改正模块的核心目标是：
- 检测相邻帧之间的背景变化。
- 盘算变更矩阵（Transformation Matrix）
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