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          極市直播回放丨第79期-陳鑫:CVPR 2021-?TransT: 基于Transformer的高性能單目標(biāo)跟蹤算法

          共 2471字,需瀏覽 5分鐘

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          2021-05-11 02:40

          ↑ 點(diǎn)擊藍(lán)字 關(guān)注極市平臺(tái)

          相關(guān)運(yùn)算在視覺目標(biāo)跟蹤算法中發(fā)揮了重要作用。在跟蹤過程中,相關(guān)運(yùn)算通過簡(jiǎn)單的相似性比較,來完成模板和搜索區(qū)域特征的交互,輸出一張相似度圖來確定目標(biāo)的位置。然而,相關(guān)運(yùn)算本身是一個(gè)局部的線性匹配,導(dǎo)致了語義信息的丟失和全局信息的缺乏,限制了后續(xù)的定位以及邊界框回歸的準(zhǔn)確度。
          在這次分享中,我們邀請(qǐng)到了大連理工大學(xué)信通學(xué)院IIAU-LAB研究生介紹他們?cè)谠搯栴}上的工作:
          Transformer Tracking
          針對(duì)相關(guān)運(yùn)算的局限性,本工作提出了基于Transformer的特征融合模型,通過建立非線性語義融合和挖掘遠(yuǎn)距離特征關(guān)聯(lián)有效聚合目標(biāo)和搜索區(qū)域的全局信息,顯著提升了算法的精度。

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          極市直播丨陳鑫:CVPR 2021-TransT: 基于Transformer的高性能單目標(biāo)跟蹤算法

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          Transformer Tracking

          論文地址:

          https://arxiv.org/abs/2103.15436



          ?分享大綱

          1. Background

          2. Papers and github-repo recommendation

          3. Transformer Tracking

          4. Unsolved Challenges

          5. Q&A



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