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
↑ 点击 蓝字  关注极市平台

| 极市线上分享  第98期 |

一直以来,为让大家更好地了解学界业界优秀的论文和工作,极市已邀请了超过100位技术大咖嘉宾,并完成了97期极市线上直播分享。往期分享请前往bbs.cvmart.net/topics/149或直接阅读原文,也欢迎各位小伙伴自荐或推荐更多优秀的技术嘉宾到极市进行技术分享,与大家一起交流学习~~

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


04

参与方式

关注“极市平台”公众号,回复“98获取免费直播链接

04

往期回顾

极市平台专注分享计算机视觉前沿资讯和技术干货,特邀请行业内专业牛人嘉宾为大家分享视觉领域内的干货及经验,目前已成功举办97期线上分享。近期在线分享可点击以下标题查看:



更多往期分享请浏览:极市计算机视觉技术分享集锦
http://bbs.cvmart.net/topics/149/cvshare),也可以点击阅读原文获取。
极市干货
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


CV技术社群邀请函 #

△长按添加极市小助手
添加极市小助手微信(ID : cvmart4)

备注:姓名-学校/公司-研究方向-城市(如:小极-北大-目标检测-深圳)


即可申请加入极市目标检测/图像分割/工业检测/人脸/医学影像/3D/SLAM/自动驾驶/超分辨率/姿态估计/ReID/GAN/图像增强/OCR/视频理解等技术交流群


每月大咖直播分享、真实项目需求对接、求职内推、算法竞赛、干货资讯汇总、与 10000+来自港科大、北大、清华、中科院、CMU、腾讯、百度等名校名企视觉开发者互动交流~


觉得有用麻烦给个在看啦~   
登录查看更多
1

相关内容

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。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
【ECCV2022】对比视觉Transformer的在线持续学习
专知会员服务
21+阅读 · 2022年7月29日
TPAMI 2022|华为诺亚最新视觉Transformer综述
专知会员服务
54+阅读 · 2022年2月24日
专知会员服务
25+阅读 · 2021年3月7日
【CVPR2020-旷视】DPGN:分布传播图网络的小样本学习
专知会员服务
26+阅读 · 2020年4月1日
专知会员服务
109+阅读 · 2020年3月12日
深度学习视频中多目标跟踪:论文综述
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月13日
ECCV 2022 Oral | Unicorn:迈向目标跟踪的大统一
极市平台
1+阅读 · 2022年7月18日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
17+阅读 · 2021年3月29日
VIP会员
相关VIP内容
【ECCV2022】对比视觉Transformer的在线持续学习
专知会员服务
21+阅读 · 2022年7月29日
TPAMI 2022|华为诺亚最新视觉Transformer综述
专知会员服务
54+阅读 · 2022年2月24日
专知会员服务
25+阅读 · 2021年3月7日
【CVPR2020-旷视】DPGN:分布传播图网络的小样本学习
专知会员服务
26+阅读 · 2020年4月1日
专知会员服务
109+阅读 · 2020年3月12日
深度学习视频中多目标跟踪:论文综述
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月13日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员