前段時間，計算機視覺頂會CVPR 2019 公布了接收結果，極市也對此做了相關報道 ，目前官方只公布了接收論文ID列表，極市已匯總目前公開的所有paper及code：

extreme-assistant/cvpr2019?

github.com圖標

為讓大家更好地了解這些優秀的論文和工作，極市計劃做CVPR2019的專題直播分享會，邀請CVPR2019的論文作者進行線上直播，分享他們優秀的團隊工作和技術乾貨，也歡迎各位小夥伴自薦或推薦優秀的CVPR論文作者到極市進行技術分享~

本次分享，極市邀請了中科院自動化所模式識別國家重點實驗室的研二學生張志鵬，為我們分享其CVPR2019 Oral的工作：基於siamese網路的單目標跟蹤，歡迎各位小夥伴參與直播，與嘉賓互動交流~

01活動信息

主題：CVPR2019Oral：基於siamese網路的單目標跟蹤

Deeper and Wider Siamese Network for Real-TimeObject Tracking (CVPR2019 Oral)

時間：5月9日（周四）晚20:00~21:00

02嘉賓信息

張志鵬，中科院自動化所模式識別國家重點實驗室，研二。微軟亞洲研究院導師為彭厚文。研究方向為計算機視覺，包括面向學術的單目標跟蹤和面向工程的異常信息(圖片/視頻)檢測。

03關於分享

?分享背景

目標跟蹤是計算機視覺的基本任務之一，近年來隨著大量跟蹤資料庫如OTB,VOT,LASOT，GOT10K的提出，以及VOT比賽的推廣，單目標跟蹤領域迅速發展。而這其中siamese跟蹤演算法由於其在速度和精度之間很好的平衡而逐漸成為單目標跟蹤研究中最火的方向。然而在今年之前，siamese跟蹤演算法仍然是只是基於淺層的AlexNet，深層網路不但沒有幫助反而會使效果下降。在CVPR19中，我們通過對網路結構屬性的分析，提出網路padding, 感受野, 特徵輸出大小，stride是影響加深網路的關鍵。進而我們提出了適用於跟蹤siamese網路的crop-in-residual模塊，通過堆積模塊加深網路，使深層siamese網路在跟蹤上效果有了顯著提高。

Ps1：本次分享會分享訓練siamese網路的一些經驗，以及和讀者一起討論為什麼siamese跟蹤論文難以復現。

Ps2：MSRA組裡招實習生，有意向請聯繫[email protected] (不限於跟蹤很多方向)

  • 論文地址： arxiv.org/abs/1901.0166
  • 論文代碼： github.com/researchmm/S

?分享大綱

1、單目標跟蹤簡介

2、Siamese目標跟蹤背景

3、CVPR論文SiamDW (Oral)

  • Motivation
  • 問題分析和Guidelines提出
  • Crop-in-Residual模塊
  • 模型結果

4、訓練siamese跟蹤網路的經驗

5、關於siamese網路復現困難的探討

6、總結展望

04參與方式

掃碼關注「極市平台」公眾號，回復「41」或「張志鵬」即可獲取免費直播鏈接。

?往期回顧 極市致力於打造最專業的的視覺演算法開發與分發平台，特邀請行業內專業牛人嘉賓為大家分享視覺領域內的乾貨及經驗，目前已成功舉辦40期線上分享。往期匯總：

極市計算機視覺線上技術分享集錦（更新中） | 極市高質量視覺演算法開發者社區?

bbs.cvmart.net

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