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目標(biāo)跟蹤任務(wù)要求跟蹤器在視頻的每一幀中以邊界框的形式盡可能精確地預(yù)測(cè)目標(biāo)的位置。現(xiàn)有的許多跟蹤器能非常出色地確定目標(biāo)的大致位置，但預(yù)測(cè)的邊界框往往不夠精準(zhǔn)。這在很大程度上是由于在跟蹤的過程中，一些精細(xì)空間信息沒有被充分地提取和保存下來，進(jìn)而影響了邊界框預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

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博士張新宇，介紹他們的工作：

Alpha-Refine: Boosting Tracking Performance by Precise Bounding Box Estimation

針對(duì)現(xiàn)有跟蹤器精確性不足的問題，本文設(shè)計(jì)了一個(gè)通用的尺度估計(jì)模塊Alpha-Refine。Alpha-Refine能夠盡可能充分地提取和保留精細(xì)的空間信息，在一個(gè)初步的定位結(jié)果的基礎(chǔ)上，給出目標(biāo)位置的精確預(yù)測(cè)。該模塊可以在不需要重新訓(xùn)練跟蹤器的情況下直接應(yīng)用，并明顯提升各種跟蹤器的性能。這使得Alpha-Refine為現(xiàn)有的各種跟蹤算法提供了一個(gè)方便的升級(jí)手段。實(shí)驗(yàn)證明使用了Alpha-Refine的多種跟蹤器在TrackingNet、LaSOT、GOT-10K、VOT2020等數(shù)據(jù)集上都有顯著的性能提升。在Alpha-Refine加持下，加強(qiáng)版ARDiMPsuper在多個(gè)數(shù)據(jù)集上都達(dá)到了SOTA性能。

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極市直播丨張新宇：CVPR 2021-Alpha Refine：通過精確的邊界框估計(jì)提高跟蹤性能

?論文

Alpha-Refine: Boosting Tracking Performance by Precise Bounding Box Estimation

論文地址：

https://arxiv.org/abs/2012.06815

代碼地址：

https://github.com/MasterBin-IIAU/AlphaRefine

?分享大綱

1.研究背景

2.算法講解