极市直播回放丨第88期-ICCV 2021 严彬:基于时空Transformer的视觉目标跟踪STARK

共 1917字,需浏览 4分钟

 ·

2021-11-15 14:51

↑ 点击蓝字 关注极市平台
Transformer架构为计算机视觉领域带来了巨大的变革,然而如何利用Transformer建模目标跟踪任务中的时空信息仍是一个尚未解决的问题。
在这次分享中,我们邀请到了来自大连理工大学信通学院IIAU-LAB博士生严彬,为我们介绍他们在该问题上的探索
Learning Spatio-Temporal Transformer for Visual Tracking(ICCV2021)
并将介绍他们在该项工作基础上的两项拓展工作,这两项工作分别在精度和速度上取得了新的突破:其中一项工作获得了今年VOT RGBD Challenge的冠军,另一项工作则在性能超越DiMP50的情况下将GPU端推理速度提升到了200FPS以上。

➤详情传送门

极市直播|严彬:基于时空Transformer的视觉目标跟踪STARK(ICCV2021)

论文

Learning Spatio-Temporal Transformer for Visual Tracking

论文地址:https://arxiv.org/abs/2103.17154

代码地址:

https://github.com/researchmm/Stark



分享大纲

1、基于时空Transformer的视觉跟踪器STARK

2、更高更强:VOT2021 RGBD冠军算法分享

3、返璞归真:超高速目标跟踪器STARK-Lightning


回放视频在这里☟

https://www.bilibili.com/video/BV1WT4y197wC/


➤部分PPT截图



往期视频在线观看
B站:http://space.bilibili.com/85300886#!/
腾讯视频:http://v.qq.com/vplus/8be9a676d97c74ede37163dd964d600c

往期线上分享集锦:http://bbs.cvmart.net/topics/149/cvshare(或直接阅读原文

如果觉得有用,就请分享到朋友圈吧!

△点击卡片关注极市平台,获取最新CV干货

公众号后台回复“88”获取严彬:STARK-

基于时空Transformer的视觉目标跟踪PPT下载


推荐阅读



# CV技术社群邀请函 #

△长按添加极市小助手
添加极市小助手微信(ID : cvmart2)

备注:姓名-学校/公司-研究方向-城市(如:小极-北大-目标检测-深圳)


即可申请加入极市目标检测/图像分割/工业检测/人脸/医学影像/3D/SLAM/自动驾驶/超分辨率/姿态估计/ReID/GAN/图像增强/OCR/视频理解等技术交流群


每月大咖直播分享、真实项目需求对接、求职内推、算法竞赛、干货资讯汇总、与 10000+来自港科大、北大、清华、中科院、CMU、腾讯、百度等名校名企视觉开发者互动交流~



觉得有用麻烦给个在看啦~  
浏览 11
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报
评论
图片
表情
推荐
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报