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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
全面实时追踪万物
我们提出了一种新的测试时间优化方法，用于从视频序列中估计密集和长程运动。该方法使用全局一致的运动表示法，并在局部和规范空间之间使用双向对应实现像素级跟踪，能够确保全局一致性，跟踪通过遮挡的像素，并模拟相机和物体运动的任意组合。
PDFa year ago
CVPR准确孪生跟踪的无监督学习
该研究提出了一种新的无监督跟踪框架，通过跟踪变化明显的物体，解决了以往模板匹配无法处理较长时间跨度的问题，并通过正向和反向跟踪视频，学习了时间上的对应关系并且通过提出的一致性传播转换和不可微的区域遮盖，构建了一个可靠的特征模板，采用基于质量
PDF2 years ago
不同的跟踪任务需要不同的外观模型吗？
本研究提出了一种解决视频跟踪问题的通用方法 UniTrack，其包含单一的面部模型和多个任务特定的解决方案，可以通过监督学习或自监督学习进行训练，可以在大多数跟踪任务中获得与特定方法竞争的结果，并扩展方法的评估和比较范围。
PDF3 years ago
联合任务自监督学习用于时间对应
本文提出了一种利用自我监督方式从视频中学习可靠密集对应关系的方法，通过跟踪大规模图像区域和建立连续视频帧之间的像素级细粒度关联来实现。该方法利用共享的帧内亲和矩阵来建模两个任务之间的协同作用，在区域级别和像素级别同时建模视频帧之间的转换，从
PDF5 years ago
使用循环时空亲和场实现高效的多人二维姿态跟踪
本文提出了一种在线方法，可以有效地同时检测和跟踪视频序列中多个人的 2D 姿态，使用基于 PAF 表示的 STAF 编码和预测跨越视频序列的时间和空间亲和力场，使用递归神经网络使总体方法递归化，并且只使用在线推断和跟踪，不随场景中人数的运行
PDF6 years ago
基于 3D 卷积网络和非局部注意力的基于视频的人员再识别
本研究旨在解决视频行人重新识别中的空间对齐问题和时间依赖性问题，提出了一种使用 3D 卷积和非局部块进行特征聚合的网络架构，实验结果表明该方法在多个指标上的性能均优于现有技术。
PDF6 years ago
关于视频检测和跟踪的稳定性
本研究提出了一个新的视频检测评估指标，从稳定性和准确性两个方面考虑。通过将稳定性分解为三个方面的误差来表征其特征，并证明了稳定性和准确性指标之间的低相关性，为未来相关领域的研究提供了指导和坚实的基础。
PDF8 years ago