object tracking | BriefGPT - AI 论文速递

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使用大型预训练模型进行零样本开放词汇跟踪
通过重复用大规模预训练模型进行检测和分割，本研究提出了一种在 2D 视频中追踪和分割任何类别对象的模型，并在多个评估数据集上取得了强大的性能表现。
PDF9 months ago
UniQuadric：未知刚体物体 3D 跟踪和轻量建模的 SLAM 后端
利用优化框架，结合追踪、建模、估计等技术，实现了对环境中未知刚体物体的跟踪和建模，在无人系统和虚拟现实交互应用中具有重要意义。
PDF9 months ago
SpikeMOT：稀疏运动特征的基于事件的多目标跟踪
通过使用 SpikeMOT，一种基于事件的多目标跟踪器，利用脉冲神经网络从事件流中提取了稀疏的时空特征来高频率地追踪物体的运动，并在等效帧率下提供更新的空间信息，从而实现了在复杂背景和相机运动干扰下具有高跟踪精度的实时目标跟踪。
PDF9 months ago
4D 雷达点云的运动物体检测与追踪
移动自主性依赖于对动态环境的精确感知。因此，鲁棒地跟踪三维世界中的移动物体对于轨迹预测、避障和路径规划等应用至关重要。尽管大多数当前方法利用激光雷达或摄像头进行多目标跟踪 (MOT)，但四维成像雷达的能力仍然很少被探索。针对四维雷达数据中的
PDF10 months ago
基于移动视觉变压器的视觉目标跟踪
使用 MobileViT 作为骨干网络并采用融合模板和搜索区域表示的新方法，我们提出了一种轻量级、准确和快速的跟踪算法。实验结果表明，我们的基于 MobileViT 的追踪器 MVT 在大规模数据集 GOT10k 和 TrackingNet
PDF10 months ago
MM从单个校准图像中的上下文感知三维物体定位：篮球的研究
本文提出了一种从单个校准图像中实现三维篮球定位的新方法，通过预测对象在图像空间中的像素高度，并利用图像本身和对象的位置作为输入，估计其在图像中投影到地平面上，并利用已知的投影矩阵重建篮球的三维坐标，实验结果表明该方法相对于最近的研究取得了显
PDF10 months ago
在边缘设备上快速高效的目标跟踪：一项测量研究
边缘视频分析系统中的目标跟踪是一项重要功能。本文研究了边缘目标跟踪的性能问题和边缘优化机会，并提出了一种名为 EMO 的边缘特定性能优化策略，通过窗口和相似度优化实现了实时目标跟踪的加速。大量实验证明我们的 EMO 方法在运行时间性能和跟踪
PDF10 months ago
基于多模态互相提示学习的 RGB-T 跟踪
基于可见光和热红外图像融合的目标跟踪，称为 RGB-T 跟踪，在计算成本较低的情况下如何实现两种模态信息更全面的融合一直是研究人员探索的问题。最近，随着计算机视觉中即时学习的兴起，我们可以更好地将知识从视觉大模型转移到下游任务中。考虑到可见
PDF10 months ago
HPFormer：高光谱图像提示目标跟踪
HPFormer 是一种基于 Transformer 的新方法，利用其强大的表示学习能力来提高视觉跟踪性能，并通过 Hyperspectral Hybrid Attention（HHA）模块实现特征提取和融合，以及通过 Transform
PDFa year ago
TrackAgent: 通过强化学习进行 6D 物体追踪
追踪物体的六维姿态，在物体本身或观察相机移动时，对许多机器人学和增强现实应用非常重要。在跟踪任务的严格时间限制下，我们提出了将物体追踪简化为加强点云（仅深度）对齐任务的方法。
PDFa year ago
ICCV360VOT：一种新的全向视觉目标跟踪基准数据集
本文研究探索了如何利用 360° 图像进行视觉目标的追踪，并介绍了由于大变形、拼接伪影和其他独特属性所带来的新挑战。为了解决这些问题，文中提出了一种新颖的目标定位表示方式 —— 边界视野，并引入了一个通用的 360° 追踪框架，该框架可以用
PDFa year ago
拆分序列数据的复杂性解析：克服视频和时间序列分析中的挑战
对于顺序数据的分割是各种数据分析任务中的重要步骤，本文就分割顺序数据所面临的挑战进行概念性研究，包括数据获取、数据表示、分割比例选择、建立质量标准和选择适当的选择策略等方面的挑战，并通过两个真实案例（电机测试台和液体中的粒子跟踪）进行探讨。
PDFa year ago
EANet：增强的基于属性的 RGBT 跟踪器网络
提出了一种深度学习的图像跟踪方法，将 RGB 图像和红外热像合并进行特征提取和人工属性应用的跟踪，此方法在 RGBT234 和 LasHeR 这两个最广泛使用的 RGBT 目标跟踪数据集上表现优异。
PDFa year ago
S$^3$Track：自监督跟踪与软分配流
本文旨在研究不使用任何视频级联标签的自监督多目标跟踪问题，并通过不同 iable 可微分的软目标分配来解决问题，使用时间和多视图数据进行训练，从而获得关于目标的关联伪标签。与大多数依赖于学习特征对应关系预算任务的自监督跟踪方法不同，我们的方
PDFa year ago
分割和追踪任何事物
该报告介绍了一种名为 SAMTrack 的框架，它允许用户精确有效地分割和跟踪视频中的任何物体，同时使用多模态交互方法对选择的多个物体进行追踪，可以在无人机技术、自动驾驶、医学成像、增强现实和生物分析等领域中使用。SAM-Track 将交互
PDFa year ago
CVPRTransFlow: Transformer 作为流学习器
TransFlow 是一个基于 Transformer 结构的纯光流估计方法，通过利用空间自注意力机制和跨帧交叉注意力机制，实现更准确的相关性和可信匹配、通过长时序关联恢复更多的损失信息，并通过简单的自学习范式，消除复杂的多阶段预训练程序，
PDFa year ago
Tracker Meets Night: 无人机跟踪的 Transformer 增强器
提出了一种基于空间通道 Transformer 的低光增强器，通过在跟踪方法之前引入该增强器，以实现可靠的夜间 UAV 追踪，使用 DarkTrack2021 基准进一步评估该方法.
PDFa year ago
深度脉冲神经网络目标跟踪模型 Spiking SiamFC++
通过采用峰值神经网络构建目标跟踪模型并采用直接训练方法，使用代理梯度函数指导训练深度神经网络，设计出了一种名为 Spiking SiamFC++ 的深度峰值神经网络架构。在多个追踪基准测试中，Spiking SiamFC++ 表现出比现有的
PDF2 years ago
ECCV物体追踪的大一统
提出了一种统一方法 Unicorn，可以通过单个网络和相同的模型参数同时解决四个跟踪问题 (SOT、MOT、VOS 和 MOTS)，该方法采用相同的输入、主干、嵌入和头部，解决了现有跟踪器过度专业化特定任务的问题，并在包括 LaSOT、Tr
PDF2 years ago
更多关注视觉语言跟踪
本文介绍一种基于 ConvNets 和多模态视觉语言 (VL) 的追踪方法，通过模态混合器（ModaMixer）和不对称的 ConvNet 搜索，学习新颖的统一自适应 VL 表示，仅使用 ConvNets 能够在 SOTA 追踪中表现出色，
PDF2 years ago