|?極市線上分享??第100期 |

一直以來，為讓大家更好地了解學(xué)界業(yè)界優(yōu)秀的論文和工作，極市已邀請(qǐng)了超過100位技術(shù)大咖嘉賓，并完成了99期極市線上直播分享。往期分享請(qǐng)前往bbs.cvmart.net/topics/149或直接閱讀原文，也歡迎各位小伙伴自薦或推薦更多優(yōu)秀的技術(shù)嘉賓到極市進(jìn)行技術(shù)分享，與大家一起交流學(xué)習(xí)~~

視頻實(shí)例分割是一個(gè)近幾年興起并逐漸引起廣泛關(guān)注的領(lǐng)域，它要求算法同時(shí)完成視頻中的物體的檢測(cè)、分割、分類、以及跟蹤。目前主流的視頻實(shí)例分割算法可以被分為Online和Offline兩種范式，Online模型通過逐幀分割并添加后處理進(jìn)行跟蹤，將圖像實(shí)例分割算法擴(kuò)展到視頻實(shí)例分割任務(wù)上。Offline 模型通過將整段視頻輸入以同時(shí)獲得分割和跟蹤的結(jié)果。這兩種范式各有其特色以及特殊的應(yīng)用場(chǎng)景。

在這次分享中，我們邀請(qǐng)到了華中科技大學(xué)博士生吳俊峰，為我們介紹他們兩篇中稿 ECCV 2022 Oral 的工作：

SeqFormer: Sequential Transformer for Video Instance Segmentation, ECCV, 2022 (Oral)

In Defense of Online Models for Video Instance Segmentation, ECCV, 2022 (Oral)

“這兩個(gè)模型分別在 Offline 和 Online 范式下的視頻實(shí)例分割任務(wù)上取得了最高的性能。我們深入分析了此前Offline和Online模型性能相差巨大的原因，并且補(bǔ)齊了這個(gè)差距，讓這兩種范式回到相同的起跑線上。此外IDOL在第四屆大規(guī)模視頻物體分割挑戰(zhàn)賽（ 4th Large-scale Video Object Segmentation Challenge，CVPR2022）的視頻實(shí)例分割賽道上取得第一名?！?/p>

01?直播信息

時(shí)間：2022年8月8日（周一）：20:00-21:00

主題：ECCV 2022 Oral?| 視頻實(shí)例分割新SOTA: SeqFormer&IDOL?

02?嘉賓介紹

吳俊峰

華中科技大學(xué)博士生，指導(dǎo)老師為白翔教授。研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)視覺，包括視頻實(shí)例分割、目標(biāo)跟蹤等。目前以第一作者身份在計(jì)算機(jī)視覺頂級(jí)會(huì)議上發(fā)表多篇論文，并取得第四屆YouTube-VIS Challenge的冠軍。

個(gè)人主頁(yè)：https://wjf5203.github.io

03?關(guān)于分享

?分享大綱

1.視頻實(shí)例分割發(fā)展回顧

2.SeqFormer模型結(jié)構(gòu)

3.SeqFormer的注意力機(jī)制

4.SeqFormer性能和效果展示

5.VIS?Offline、Online模型分析

6.IDOL?的提出和結(jié)構(gòu)

7.IDOL?模型性能和效果展示

8.CVPR2022 Workshop?冠軍解決方案

9.總結(jié)和展望

?論文

SeqFormer: Sequential Transformer for Video Instance Segmentation, ECCV, 2022 (Oral).

arxiv：https://arxiv.org/abs/2112.08275

code：https://github.com/wjf5203/SeqFormer

In Defense of Online Models for Video Instance Segmentation, ECCV, 2022 (Oral)

arxiv：https://arxiv.org/abs/2207.10661

code：https://github.com/wjf5203/VNext

04

參與方式

關(guān)注“極市平臺(tái)”公眾號(hào)，回復(fù)“100”可獲取免費(fèi)直播鏈接。