极市直播丨严彬-Unicorn:走向目标跟踪的大一统(ECCV2022 Oral)

2022 年 7 月 24 日 极市平台
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| 极市线上分享  第98期 |

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在这次分享中,我们邀请到了大连理工大学信通学院IIAU-LAB博士生严彬,为我们介绍他们中稿ECCV2022 Oral的最新工作:

Towards Grand Unification of Object Tracking

目标跟踪领域主要可分成以下四项子任务:单目标跟踪,视频目标分割,多目标跟踪,多目标跟踪与分割。由于不同子任务在定义与设定上的差异,绝大多数现有跟踪算法都是被设计用来解决单一或者部分子任务的,缺乏向其他任务的拓展能力。显然,他们的长期割裂状态对于跟踪领域的发展并不友好。

本次分享中,我们将介绍一种目标跟踪任务的大统一模型Unicorn,该模型只需一套网络结构、一套模型参数即可同时完成四种跟踪任务,该项工作现已被ECCV2022接收为OralUnicorn首次实现了目标跟踪网络结构与学习范式的大一统,并在来自四种跟踪任务的8个富有挑战性的数据集上取得了优异的表现,在其中多个数据集上刷新了State-of-The-Art。”

往期回顾:

极市直播回放丨第88期-ICCV 2021 严彬:基于时空Transformer的视觉目标跟踪STARK

极市直播回放丨第82期-严彬:CVPR 2021-LightTrack:基于网络结构搜索的超轻量级跟踪模型设计

01

直播信息

时间

2022年7月26日(周二):20:00-21:00


主题

ECCV22 Oral Unicorn:走向目标跟踪的大一统

02

嘉宾介绍

严彬

大连理工大学信通学院IIAU-LAB博士生、指导老师为卢湖川教授和王栋教授、研究方向为视频目标跟踪,目前作为第一作者在计算机视觉顶级会议CVPR、ICCV、ECCV上发表论文多篇,曾多次获得VOT Challenge冠军,并曾在微软亚洲研究院、字节跳动人工智能实验室实习。

个人主页:https://masterbin-iiau.github.io/


03

关于分享

分享大纲

1、目标跟踪的发展回顾

2、走向目标跟踪的大一统

3、Unicorn

4、实验结果与Demo


论文

Towards Grand Unification of Object Tracking

论文地址:

https://arxiv.org/abs/2207.07078

代码地址:

https://github.com/MasterBin-IIAU/Unicorn


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参与方式

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往期回顾

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数据集资源汇总: 90+深度学习开源数据集整理|包括目标检测、工业缺陷、图像分割等多个方向
实操教程 Pytorch - 弹性训练极简实现( 附源码)PyTorch常用代码段合集
CVPR 2022: CVPR'22 最新132篇论文分方向整理 CVPR'22 最新106篇论文分方向整理一文看尽 CVPR 2022 最新 20 篇 Oral 论文


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标跟踪是指:给出目标在跟踪视频第一帧中的初始状态(如位置,尺寸),自动估计目标物体在后续帧中的状态。 目标跟踪分为单目标跟踪和多目标跟踪。 人眼可以比较轻松的在一段时间内跟住某个特定目标。但是对机器而言,这一任务并不简单,尤其是跟踪过程中会出现目标发生剧烈形变、被其他目标遮挡或出现相似物体干扰等等各种复杂的情况。过去几十年以来,目标跟踪的研究取得了长足的发展,尤其是各种机器学习算法被引入以来,目标跟踪算法呈现百花齐放的态势。2013年以来,深度学习方法开始在目标跟踪领域展露头脚,并逐渐在性能上超越传统方法,取得巨大的突破。

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