本文提出一个使用编码器-解码器transformer结构的单目标跟踪框架。其中,编码器建模目标物体和搜索区域的全局空间-时序特征;解码器学习一个预测目标物体空间位置的query。此方法直接预测目标边界框的角点,不使用任何预定义的锚框,不需要汉宁窗、滑动窗平滑和尺度/宽高比惩罚等后处理步骤,极大简化了现有跟踪pipeline。该跟踪...
Learning Spatio-Temporal Transformer for Visual Tracking 论文 代码 搜索区域(Search Region):这是图像中的一块区域,通常大于或等于目标的实际大小。搜索区域为模型提供了足够的上下文来识别和定位目标。 初始模板(Initial Template):这是目标在序列开始时的一个参考图像或框,模型使用它来识别后续帧中的相同目标。
搜索区域和初始模版区域分别输入共同的骨架网络,这里使用ResNet-50或 ResNet-101,之后将获得的两个特征图拉长,组合起来输入 Transformer 模块。可以看下这块整体结构的代码: defforward_pass(self,data,run_box_head,run_cls_head):feat_dict_list=[]# process the templatesforiinrange(self.settings.num_template...
Learning Spatio-Temporal Transformer for Visual Tracking Bin Yan1,∗, Houwen Peng2,†, Jianlong Fu2, Dong Wang1,†, Huchuan Lu1 1Dalian University of Technology 2Microsoft Research Asia Abstract In this paper, we present a new tracking architecture with an encoder-decoder t...
In this paper, we present a new tracking architecture with an encoder-decoder transformer as the key component. The encoder models the global spatio-temporal feature dependencies between target objects and search regions, while the decoder learns a query embedding to predict the spatial positions of...
一、简介 1、目的作者的目的是引进一个spatio-temporalsub-pixel convolution networks,能够处理视频图像超分辨,并且做到实时速度。还提出了一个将动作补偿...。 Spatialtransformernetworks可以推断两个图像间的映射参数,并且成功运用于无监督光流特征编码中,但还未有人尝试用其进行视频运动补偿。 作者用的结构是,用...
《Learning Spatio-Temporal Representation with Pseudo-3D Residual Networks》算法详解 一、核心创新 提出将3D卷积进行时间和空间的拆分来代替一个3D卷积 提出了几种变形的残差块 提出了P3D(Presudo-3D) ResNet 二、P3D Blocks和P3D ResNet 2.1 3D卷积解耦...
Learning Spatiotemporal Frequency-Transformer for Compressed Video Super-Resolution Learning Spatiotemporal Frequency-Transformer for Compressed Video Super-Resolution Zhongwei Qiu, Huan Yang, Jianlong Fu, Dongmei Fu ECCV 2022|October 2022 Download BibTex...
The official implementation of the paperLearning Spatio-Temporal Transformer for Visual Tracking Highlights End-to-End, Post-processing Free STARK is anend-to-endtracking approach, which directly predicts one accurate bounding box as the tracking result, without using any hyperparameters-sensitive post-...
这篇文章是出自ICCV2017的一篇文章,在视频识别领域中属于用3D ConvNets来提取视频特征的方法,其提出的P3D伪3D残差网络是一个比较经典的网络结构,还是非常有学习意义的。 全文链接:https://arxiv.org/abs/1711.10305 可参考github链接:https://github.com/ZhaofanQiu/pseudo-3d-residual-networks ...