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极市直播预告｜陈鑫-SeqTrack: 基于序列生成的视觉目标跟踪算法（CVPR 2023）
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极市直播预告｜陈鑫-SeqTrack: 基于序列生成的视觉目标跟踪算法（CVPR 2023）

极市直播预告｜陈鑫-SeqTrack: 基于序列生成的视觉目标跟踪算法（CVPR 2023） 极市平台
2023-05-23
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导读：本周四晚八点，不见不散！
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|极市线上分享第113期 |

一直以来，为让大家更好地了解学界业界优秀的论文和工作，极市已邀请了超过100位技术大咖嘉宾，并完成了112期极市线上直播分享。

往期分享请前往bbs.cvmart.net/topics/149或直接阅读原文，也欢迎各位小伙伴自荐或推荐更多优秀的技术嘉宾到极市进行技术分享，与大家一起交流学习~~

目前的目标跟踪框架，一般采用“分而治之”的思想来建模跟踪任务，也就是把目标跟踪拆分为分类、回归、角点预测等多个子任务来分别解决。尽管这些方法很有效，但它们引入了多个定制化的预测头以及冗余的损失函数，使模型和训练流程变得复杂。直觉上，如果跟踪模型知道目标在哪，那么我们只需要教模型简单地读出目标的位置，而不需要显式地进行分类、回归。
本次分享我们邀请到了大连理工大学信通学院IIAU-LAB博士研究生陈鑫，为大家介绍他们的工作：
SeqTrack: Sequence to Sequence Learning for Visual Object Tracking (CVPR2023)
“我们通过将跟踪任务建模为单纯的序列生成任务，用Seq2seq的Transformer模型来完成视觉目标跟踪。实验表明，这种新的跟踪框架不仅摆脱了冗余的预测头和损失函数，也在多个数据集上取得了优秀的性能。”

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直播信息

时间

2023年5月25日（周四）：20:00-21:00


主题

SeqTrack: 基于序列生成的视觉目标跟踪算法

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嘉宾介绍

陈鑫

大连理工大学信通学院IIAU-LAB博士研究生，指导教师为王栋教授、卢湖川教授，主要研究方向为计算机视觉，包括视觉目标跟踪、视频目标分割等。
更多信息见Google Scholar主页: 
https://scholar.google.com/citations?user=A04HWTIAAAAJ&hl=en


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关于分享

➤分享大纲

1. 研究背景：视觉目标跟踪发展现状

2. Sequence-to-sequence Tracking Framework

3. 实验结果

4. 未来工作展望

5. Q&A

➤论文

SeqTrack: Sequence to Sequence Learning for Visual Object Tracking (CVPR2023)

论文地址：http://arxiv.org/abs/2304.14394

代码地址：https://github.com/microsoft/VideoX

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参与方式

B站也将同步进行

http://live.bilibili.com/3344545


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往期回顾

极市平台专注分享计算机视觉前沿资讯和技术干货，特邀请行业内专业牛人嘉宾为大家分享视觉领域内的干货及经验，目前已成功举办112期线上分享。近期在线分享可点击以下标题查看：


更多往期分享请浏览：极市计算机视觉技术分享集锦

（http://bbs.cvmart.net/topics/149/cvshare），也可以点击阅读原文获取。

【声明】内容源于网络
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