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    中國學者在視覺跟蹤領域取得重要進展

    日期 2018-12-14   來源:江南大學   作者:吳小俊、盧湖川、王強、白帥  【 】   【打印】   【關閉

    第1期

    (總第706期)

      在國家自然科學基金項目(項目編號:61672265,61532018,61751212,61725202)等資助下,中國學者在視覺跟蹤領域取得重要進展。

      最近,國際視覺跟蹤競賽Visual Object Tracking Challenge 2018 (VOT2018)在歐洲計算機視覺大會(ECCV2018)期間成功舉辦。本次比賽的四個第一名全部由中國參賽隊獲得,這是中國隊在VOT歷史上取得的最好成績。

      VOT由伯明翰大學、盧布爾雅那大學、布拉格捷克技術大學、奧地利科技學院聯合創辦,是在線目標跟蹤學術領域普遍認同的測評,每年評比一次,旨在提升在復雜環境下單目標跟蹤的算法性能并提供對應的評價標準。由于評測序列和評價標準都會不斷更新,且標注的精確度逐年提高,VOT競賽難度遠遠超過其他數據集。相比于2017年,今年競爭異常激烈,參賽跟蹤器由2017年的51個增加到72個,參賽隊伍由38個增加到53個,包括牛津大學、卡耐基梅隆大學、微軟亞洲研究院等國際著名AI實驗室以及知名科研院所。

      根據VOT組委會的官方報告結論(http://prints.vicos.si/publications/365/the-sixth-visual-object-tracking-vot2018-challenge-results),現對VOT2018的四個第一名進行簡單介紹。

      江南大學物聯網工程學院吳小俊教授和英國薩里大學電子工程系Josef Kittler教授領導的模式識別與計算智能國際聯合實驗室(IJLPRCI)代表隊(成員:徐天陽,馮振華,吳小俊和Josef Kittler)提出的LADCF算法獲得本次競賽公開數據庫第一名。他們提出的特征選擇跟蹤模型LADCF的新穎之處在于利用目標和背景的互補信息,自適應地優化出最具鑒別性的空間特征;結合時序圖像序列的平滑性,保持不斷更新的跟蹤器能夠始終處在一個較低維度流形空間上。在此模型基礎上利用深度特征實現在復雜場景中的有效跟蹤。

      北京郵電大學MFT算法團隊在短時盲庫上目標跟蹤獲得第一名。該團隊由北京郵電大學董遠教授指導,白帥、何智群、莊駿飛組成團隊,北京飛搜科技有限公司對北京郵電大學參賽隊提供贊助。MFT團隊提出一種多維合并的相關濾波方法用于目標跟蹤。該方法充分利用多個維度不同特征對于不同跟蹤場景的內部關系去實現更穩定跟蹤。

      中國科學院自動化所模式識別國家重點實驗室視頻內容安全團隊成員王強聯合商湯科技在VOT2018 實時目標跟蹤組別獲得冠軍。該團隊憑借在視頻跟蹤領域豐富的研究積累,在實時目標跟蹤任務中提出干擾對象感知的孿生神經網絡(Distractor-aware Siamese Networks for Visual Object Tracking )。通過主動調節具有語義樣本和簡單樣本數據分布,增強網絡判別能力;同時,在網絡架構方面進行深入探索,將網絡寬度進行提升,增大網絡容量;動態調節網絡搜索范圍,以適應不同尺度目標的運動。最后取得非常優異的跟蹤精度。

      大連理工大學電子信息與電氣工程學部盧湖川教授領導的IIAU實驗室代表隊MBMD獲得本次競賽長時組別冠軍。相比于短時跟蹤器,長時跟蹤器必須具備判斷目標是否在鏡頭內并在整個視野中檢測目標的能力。這使得VOT 2018長時競賽更具有挑戰性。MBMD團隊提出的模型新穎之處在于利用匹配網絡和分類網絡在目標跟蹤任務中各自優勢,提取了適應性和判別性更強的跟蹤目標視覺特征。提出的協同作用卷積網絡模型能夠準確地判斷出目標是否出現在當前視野內,并有效地在整個視野中搜索目標,在性能上顯著優于以往長時跟蹤器。中國科學院自動化所視頻內容安全團隊的算法在長時跟蹤比賽中取得第二名。




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