极市直播回放第98期丨严彬-Unicorn:走向目标跟踪的大一统(ECCV2022 Oral)

2022 年 7 月 28 日 极市平台
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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 ECCV 2022 接收为 Oral Unicorn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
➤详情传送门

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

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


回放视频在这里☟

https://www.bilibili.com/video/BV1Yr4y1L775/

PPT内容截图 (后台回复“ 极市直播 ”或点击 阅读原文 即可获取PPT)


往期视频在线观看
B站: http://space.bilibili.com/85300886#!/
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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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