极市直播｜严彬：基于时空Transformer的视觉目标跟踪STARK（ICCV2021）

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| 极市线上分享  第88期 |

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Transformer架构为计算机视觉领域带来了巨大的变革，然而如何利用Transformer建模目标跟踪任务中的时空信息仍是一个尚未解决的问题。

在这次分享中，我们邀请到了来自大连理工大学信通学院IIAU-LAB博士生严彬，为我们介绍他们在该问题上的探索：

Learning Spatio-Temporal Transformer 

for Visual Tracking（ICCV2021）

并将介绍他们在该项工作基础上的两项拓展工作，这两项工作分别在精度和速度上取得了新的突破：其中一项工作获得了今年VOT RGBD Challenge的冠军，另一项工作则在性能超越DiMP50的情况下将GPU端推理速度提升到了200FPS以上。

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直播信息

时间

2021年11月8日：20:00-21:00

主题

STARK:基于时空Transformer的视觉目标跟踪

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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（或共同一作）在计算机视觉顶级会议CVPR、ICCV上发表论文6篇，本人及合作者曾3次获得VOT Challenge冠军，2020年下半年至2021年上半年曾在微软亚洲研究院实习。

更多信息见个人主页：https://masterbin-iiau.github.io/

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关于分享

➤ 分享大纲

1、基于时空Transformer的视觉跟踪器STARK

2、更高更强：VOT2021 RGBD冠军算法分享

3、返璞归真：超高速目标跟踪器STARK-Lightning

➤论文地址

Learning Spatio-Temporal Transformer for Visual Tracking

论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.17154

代码地址：

https://github.com/researchmm/Stark

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参与方式

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往期回顾

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• 郑哲东丨从行人重识别到无人机定位

• 极市直播丨陈鑫：CVPR 2021-TransT: 基于Transformer的高性能单目标跟踪算法
  

• 极市直播丨田春伟：基于卷积神经网络的图像复原研究
  

• 极市直播丨邓欣：TIP 2021-多曝光图像融合及超分辨的联合实现方法
  

• 极市直播｜AAAI'21杰出论文许鸿斌：一个解决三维重建对数据依赖的新框架（已开源）
  

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• 朱本金丨AutoAssign，目标检测中完全动态的正负样本标签分配方

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• 张航｜ResNeSt：拆分注意力网络

• 直播回放｜CSIG-广东省CVPR2020论文在线学术报告

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• 边佳旺|NeurIPS2019：无监督且尺度一致的深度估计与视觉SLAM

• 李夏|ICCV2019:语义分割中的自注意力机制和低秩重建

• 朱政|基于孪生网络结构的SiamRPN系列目标跟踪算法

• 董峻廷|CVPR2019:快速鲁棒的多视角多人三维姿态估计新方法
  

• 邓健康|CVPR2019:ArcFace 构建高效的人脸识别系统

• 张志鹏|CVPR2019:基于siamese网络的单目标跟踪

• 诸宸辰|CVPR2019:基于Anchor-free特征选择模块的单阶目标检测

• 王鑫龙|CVPR2019:联合分割点云中的实例和语义

• 张钊宁|算力限制下的目标检测实战及思考

• 马智恒|深度学习在工业检测中的应用

• 小美&张德兵|分布式人脸识别及工业运用经验

• 高继扬|时序动作检测

• 孙书洋|CVPR 2018论文详解：光流导向特征在视频动作识别中的应用

• 邬书哲|基于卷积神经网络的鲁棒人脸检测

• 张锋|2D单人人体姿态估计及其应用

• 王蒙蒙|基于计算机视觉的目标跟踪算法概览

……

更多往期分享请浏览：极市计算机视觉技术分享集锦

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关于极市平台

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