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

极市直播｜严彬：基于时空Transformer的视觉目标跟踪STARK（ICCV2021） 极市平台
2021-11-07
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导读：回复“88”或“严彬”可获取免费直播链接
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| 极市线上分享  第88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87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~~

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。


01

直播信息

时间

2021年11月8日：20:00-21:00


主题

STARK:基于时空Transformer的视觉目标跟踪

02

嘉宾介绍

严彬

大连理工大学信通学院IIAU-LAB博士生、指导老师为卢湖川教授和王栋教授、研究方向为视频目标跟踪，目前作为第一作者（或共同一作）在计算机视觉顶级会议CVPR、ICCV上发表论文6篇，本人及合作者曾3次获得VOT Challenge冠军，2020年下半年至2021年上半年曾在微软亚洲研究院实习。
更多信息见个人主页：https://masterbin-iiau.github.io/


03

关于分享

➤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


➤论文地址


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



04

参与方式


关注“极市平台”公众号，回复“88”或“严彬”可获取免费直播链接。

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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87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。

在"极市平台"公众号后台回复期数或者分享嘉宾名字，即可获取极市平台对应期在线分享资料。

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关于极市平台

极市（Extreme Mart）是深圳极视角科技有限公司旗下AI开发者生态，面向计算机视觉算法工程师，为开发者提供算法开发环境、真实数据项目实战、自动测试、加速工具、算法封装等全方位平台技术与工程支持，同时提供技术干货、大咖分享、社区交流、竞赛活动等丰富的内容与服务。
官网：www.cvmart.net

有任何想了解的内容请在本帖下留言，嘉宾会在直播中回答大家的问题哦~


觉得有用麻烦给个在看啦~  

【声明】内容源于网络
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