本期為TechBeat人工智能社區(qū)第378期線上Talk。

北京時間2月9日(周三)20:00，香港科技大學在讀博士生——柯磊的Talk將準時在TechBeat人工智能社區(qū)開播！

他與大家分享的主題是: “自動駕駛場景下的多目標追蹤與實例分割”，屆時將分享一種簡單高效地利用視頻時序信息的方法PCAN及其研究進展。

Talk·信息

主題：自動駕駛場景下的多目標追蹤與實例分割

嘉賓：香港科技大學在讀博士生柯磊

時間：北京時間?2月9日?(周三) 20:00

地點：TechBeat人工智能社區(qū)

http://www.techbeat.net/

完整版怎么看？

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Talk·提綱

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多目標跟蹤和分割 (MOTS) 需要將視頻中給定的類別的物體進行檢測、分類、跟蹤和像素級分割。在其重要的應用場景自動駕駛中，復雜的路況、市區(qū)內(nèi)密集且相似的車輛和行人、以及對低功耗低延時的預測需求又給這一任務帶來了新的挑戰(zhàn)。本研究提出了一種簡單高效地利用視頻時序信息的方法PCAN，通過對目標物體及過去幀的外觀特征做高斯混合建模，得到數(shù)量較少且低秩的representative mixture prototypes, 實現(xiàn)了對歷史信息的壓縮。這一操作在降低注意力運算復雜度和內(nèi)存需求的同時, 也提高了視頻物體分割的質量和追蹤的穩(wěn)定性。

1. 背景介紹

2. 方法概述

3. BDD100K Instance Segmentation Tracking競賽

4. 相關擴展工作??

Talk·預習資料

1. Project page:?

http://www.vis.xyz/pub/pcan/

2. Paper:?

https://papers.nips.cc/paper/2021/file/093f65e080a295f8076b1c5722a46aa2-Paper.pdf

3. News:?

https://mp.weixin.qq.com/s/fviNA5R5jBYEuxS8do9ycw

4. Github:?

https://github.com/SysCV/pcan

Talk·提問交流

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方式 ①

在Talk界面下的【交流區(qū)】參與互動！留下你的打call??和問題??，和更多小伙伴們共同討論，被講者直接翻牌解答！

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方式 ②

在本文留言區(qū)直接提出你的問題，或掃描下方二維碼提問！

Talk·嘉賓介紹

柯磊是香港科技大學計算機工程系三年級博士生，導師是Chi-Keung Tang（IEEE Fellow）和Yu-Wing Tai。他目前在蘇黎世聯(lián)邦理工學院計算機視覺實驗室（CVL）做訪問學者，受Fisher Yu教授和研究員Martin Danelljan的共同指導。他的研究興趣主要包括視頻及圖像中的實例分割與目標追蹤，希望為機器感知真實世界場景提出更為精確、魯棒、高效及可泛化的基礎算法，并有多篇相關工作以第一作者身份發(fā)表于NeurIPS/CVPR/ ICCV/ECCV中。

個人主頁：http://www.kelei.site

關于TechBeat人工智能社區(qū)

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