迈向目标跟踪的大统一
计算机视觉与模式识别
2022-08-12 v4
摘要
我们提出一种统一方法，称为 Unicorn，它可使用相同模型参数以单一网络同时解决四个跟踪问题（SOT、MOT、VOS、MOTS）。由于目标跟踪问题本身定义碎片化，大多数现有跟踪器被开发用于解决单个或部分任务，并过度 specialization 于特定任务的特征。相比之下，Unicorn 提供统一解决方案，在所有跟踪任务中采用相同的输入、骨干网络、嵌入和头。我们首次实现了跟踪网络架构与学习范式的大统一。Unicorn 在 8 个跟踪数据集（包括 LaSOT、TrackingNet、MOT17、BDD100K、DAVIS16-17、MOTS20 和 BDD100K MOTS）上表现与特定任务对应方法相当或更好。我们相信 Unicorn 将作为迈向通用视觉模型的坚实一步。代码见 https://github.com/MasterBin-IIAU/Unicorn。
引用
@article{arxiv.2207.07078,
title = {Towards Grand Unification of Object Tracking},
author = {Bin Yan and Yi Jiang and Peize Sun and Dong Wang and Zehuan Yuan and Ping Luo and Huchuan Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.07078},
year = {2022}
}
备注
ECCV2022 Oral