SiamMask：一种用于快速在线目标跟踪与分割的框架
计算机视觉与模式识别
2022-07-06 v1
摘要
本文提出 SiamMask，一种以同一种简单方法实时执行视觉目标跟踪与视频目标分割的框架。我们通过为流行的全卷积孪生网络方法的损失函数增加二值分割任务，改进了其离线训练流程。离线训练完成后，SiamMask 仅需一个边界框进行初始化，即可在高帧率下同时执行视觉目标跟踪与分割。此外，我们表明可通过以级联方式简单复用该多任务模型，将框架扩展至处理多目标跟踪与分割。实验结果表明，我们的方法处理效率较高，约为 55 帧每秒。它在视觉目标跟踪基准上取得了实时的 SOTA 结果，同时在视频目标分割基准上以高速度展现出具有竞争力的性能。
引用
@article{arxiv.2207.02088,
title = {SiamMask: A Framework for Fast Online Object Tracking and Segmentation},
author = {Weiming Hu and Qiang Wang and Li Zhang and Luca Bertinetto and Philip H. S. Torr},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.02088},
year = {2022}
}
备注
17 pages, Accepted by TPAMI 2022. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1812.05050