CVPRDec, 2019

孪生自然语言跟踪器：通过自然语言描述进行跟踪的孪生跟踪器

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TL;DR提出 “Siamese Natural Language Tracker” 的新方法，应用于自然语言描述任务的跟踪。相关实验证明，该算法比 “Siamese trackers” 有显著提升，是目前最好的实时跟踪器之一。
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发现论文，激发创造
  • 使用自然语言描述的实时视觉目标跟踪

    该研究提出一种利用自然语言描述的深度追踪器，通过使用 LSTM 跟踪器预测目标的更新，可以以每秒超过 30 帧的速度处理具有模糊语言注释的目标，展示出色的性能。

    Jul, 2019

  • 自然语言驱动下更加灵活精准的目标跟踪：算法与基准评估

    本文提出了一种新的基于自然语言描述的目标跟踪方法，通过建立一个自然语言驱动的跟踪器的基准测试数据集，并提出了两个新的挑战来促进相关研究，旨在提高跟踪性能的灵活性、鲁棒性和准确性。

    Mar, 2021

  • 自适应孪生跟踪和紧凑潜在网络

    本文介绍了一种基于分类的思路来简化 Siamese 追踪器，并通过视觉模拟和实际跟踪示例对其进行了深入分析，提出了一种使用决策样本的紧凑潜在网络来快速调整基础模型，以及一种新的多样化样本挖掘策略来进一步提高所提出的网络的区分能力，在多个数据集上进行的大量实验结果表明，所有三种调整的追踪器在精度和高运行速度方面均获得了卓越的性能。

    Feb, 2023

  • 上下文感知自然语言跟踪的语言和视觉参考集成

    通过自然语言规范（TNL）追踪是在视频序列中根据初始帧的语言描述来稳定地定位目标的方法。本文提出了一种联合多模态追踪框架，通过提示调制模块和统一目标解码模块实现了时间视觉模板和语言表达之间的补充性，并直接在搜索图像上执行整合的查询，以一步预测目标位置。对 TNL2K、OTB-Lang、LaSOT 和 RefCOCOg 进行了大量实验证明了我们所提出方法的有效性，在追踪和地面连接方面与现有方法具有竞争性能。

    Mar, 2024

  • SiamRPN++：使用非常深的网络演变的孪生视觉跟踪

    研究者通过理论分析和实验证明了 Siamese trackers 缺乏严格的平移不变性，为此提出了一种用于改善性能的有效的空间感知采样策略。通过进行广泛的消融研究，该模型在四个跟踪基准中获得了最佳结果，包括 OTB2015、VOT2018、UAV123 和 LaSOT。

    Dec, 2018

  • 使用孪生神经网络进行临床自然语言处理的小样本学习

    本文提出了两种基于 Siamese 神经网络的 few-shot 学习方法，应用于临床自然语言处理的文本分类和实体识别任务。实验结果证明了这种方法的有效性。

    Aug, 2022

  • SiamAPN++: 用于实时无人机跟踪的连体式注意力聚合网络

    本文提出了一种新的基于关注机制的 Siamese 追踪器 (SiamAPN ++), 以便实现 UAV 跟踪的实时高效性和卓越性能。实验表明，该追踪器在两个权威基准测试中胜过了其他目前最先进的追踪器，并且在典型的嵌入式平台上实现了令人满意的实时追踪结果.

    Jun, 2021

  • 基于孪生网络的视觉物体跟踪关键点预测网络

    本文介绍了一种针对视觉目标跟踪的新算法 Siamese Keypoint Prediction Network，该算法采用级联方法进行预测建模，并在四个基准数据集上实现了卓越的跟踪效果。

    Jun, 2020

  • CityFlow-NL: 自然语言描述下的城市规模车辆追踪和检索

    本文介绍了基于自然语言的城市交通模式和车辆事件检测系统的扩展，提出了 CityFlow-NL 测评标准，并介绍了其在多目标多摄像头跟踪、自然语言检索以及时间定位方面的应用，特别侧重于车辆检索和车辆跟踪这两项任务的探索。

    Jan, 2021

  • 用于实时无人机跟踪的连体变压器金字塔网络

    这篇论文介绍了 Siamese Transformer Pyramid Network（SiamTPN）方法，该方法结合了 CNN 和 Transformer 的优势，并针对移动平台的计算资源有限的情况，构建了一个稳健的、针对目标的外观模型。实验结果表明，该方法在高速操作时取得了竞争性的结果，且在 LaSOT 数据集上的 AUC 得分为 58.1%。

    Oct, 2021