A-A+
cvpr最佳论文2022
问:cvpr2022京东中多少篇答:34篇。京东探索研究院共34篇论文被CVPR收录,论文涵盖包括目标检测与识别、表征学习、知识蒸馏、图像生成、文本语义识别等领域。问:[论文笔记oc-sort] Observation-Centric SORT: Rethinking SORT for Robust Multi-Object Tracking答:本文作为OC-SORT的论文阅读记录,中间可能会加入自己的看法,由于是tracking这块的初学者,文中若有错误的认识麻烦读者帮忙修正。OC-SORT是来自 CVPR2022 的一篇文章,采用的范式是MOT中的TBD(Tracking by Detec
问:cvpr2022京东中多少篇
京东探索研究院共34篇论文被CVPR收录,论文涵盖包括目标检测与识别、表征学习、知识蒸馏、图像生成、文本语义识别等领域。
问:[论文笔记oc-sort] Observation-Centric SORT: Rethinking SORT for Robust Multi-Object Tracking
OC-SORT是来自 CVPR2022 的一篇文章,采用的范式是MOT中的TBD(Tracking by Detection)。虽然学术界中JDE的研究越来越多,2022年开始也有很多基于Transformer的方法效果非常不错,但是目前工业界还是使用TBD这种方式比较多,类似还有Bytetrack等等,基本都可以满足跟踪的需求。
TBD范式中比较出名的一系列就是SORT系列,这其中笔者了解的有最初的鼻祖SORT,还有后期衍生出来的DeepSORT, StrongSORT, StrongSORT++, ByteTrack,还有本文要讨论的OC-SORT。
关于SORT系列方法具体解析可以参考下面的博客和帖子,个人认为写的很详细和易懂,方便随时查阅:
通过回顾SORT方法,作者提出三个问题作为方法设计的动机:
文章提出三项改进:
这种在线平滑方式通过当前帧检测到的结果和之前帧的轨迹位置,来生成更多的虚拟点,以此辅助KF做预测。具体通过⼀个虚拟的轨迹对参数进行在线平滑,回溯到目标检测丢失的时候,可以修复在时间间隔内累积的误差。
在计算IOU度量矩阵的时候,把速度/方向计算成代价矩阵放在原来的度量矩阵中,(个人理解类似模型训练的trick):
这部分看的不是很懂…
OCR用于恢复轨迹,这部分依赖于检测值而不是错误的估计值。当轨迹丢失后检测目标再出现时,直接将丢失轨迹时检测值和重新出现的检测值相关联以恢复轨迹。
问:旷视首席科学家突然离世,他在学术界有哪些成就?
尽管孙坚院士的年纪不大,但是他却拥有40多项专利,而且自2002年以来,他在顶级期刊和一些学术会议上所发表的学术论文多达100多篇 ,被引用的次数高达255630 。在CVPR计算机视觉年会 上,他也曾两次获得最佳论文奖,而且对这一领域有所了解的人都知道这个奖项的含金量是非常高的。
除此之外,在2015年的图像识别国际大赛上孙剑还带领他的团队斩获了5项冠军。另外其所带领的团队还开发了世界上第一个深度神经网络,即深度残差网络 ,这一项研究也成为了深度学习领域中的里程碑。
孙剑院士获得的成就也让他在2019年成为了西安交通大学人工智能学院的院士,并且在2020年还获得了计算机领域中最具影响力学者中的第二名。因此在小编看来,孙剑院士的才华应不止步于此, 而且孙剑院士在人工智能领域的成就如此之高 ,其也让人工智能技术在互互联网领域得到了广泛的应用。对此,我们应带着孙坚院士的期望将人工智能领域发扬光大。
评论已关闭!