通过将跟踪建模为序列生成任务,SeqTrack消除了复杂的头部网络和冗余的损失函数。它基于这样的直觉:如果模型知道目标对象在哪里,我们可以简单地教它如何读取边界框,而不是使用分而治之的策略显式地执行额外的分类和回归。 将边界框的四个值转换为离散标记序列,并使模型学习逐标记生成该序列。采用一个简单的编码器-解码...
主题:SeqTrack: 基于序列生成的视觉目标跟踪算法 直播地址:http://live.bilibili.com/3344545(或极市平台视频号) 02 嘉宾介绍 陈鑫 大连理工大学信通学院IIAU-LAB博士研究生,指导教师为王栋教授、卢湖川教授,主要研究方向为计算机视觉,包括视觉目标跟踪、视频目标分割等。更多信息见Google Scholar主页:https://scholar....
为了突破这个限制,我们引入了"序列到序列"的跟踪范式和一个名为Seq Track3D的跟踪器来捕捉连续帧之间的目标运动。不同于以往的方法主要采用3种策略:匹配连续的两个点云、预测相对运动或利用序列点云解决特征退化,我们的Seq Track3D结合了历史点云和边界框序列。这种创新的方法通过利用历史边界框中的位置先验信息来确...
为了突破这个限制,我们引入了"序列到序列"的跟踪范式和一个名为Seq Track3D的跟踪器来捕捉连续帧之间的目标运动。不同于以往的方法主要采用3种策略:匹配连续的两个点云、预测相对运动或利用序列点云解决特征退化,我们的Seq Track3D结合了历史点云和边界框序列。这种创新的方法通过利用历史边界框中的位置先验信息来确...