本期為TechBeat人工智能社區(qū)第?413?期線上Talk，也是CVPR 2022系列Talk第②彈！北京時(shí)間6月16日(周四)20:00，香港中文大學(xué)（深圳）計(jì)算機(jī)信息工程在讀博士生——鄭超達(dá)的Talk將準(zhǔn)時(shí)在TechBeat人工智能社區(qū)開播！

他與大家分享的主題是: “以運(yùn)動(dòng)為導(dǎo)向的點(diǎn)云單目標(biāo)跟蹤”，屆時(shí)將分享以運(yùn)動(dòng)為中心的跟蹤范式，大幅提升了LiDAR單目標(biāo)跟蹤的性能。

Talk·信息

主題：以運(yùn)動(dòng)為導(dǎo)向的點(diǎn)云單目標(biāo)跟蹤

嘉賓：香港中文大學(xué)（深圳）計(jì)算機(jī)信息工程在讀博士生 鄭超達(dá)

時(shí)間：北京時(shí)間?6月16日?(周四) 20:00

地點(diǎn)：TechBeat人工智能社區(qū)

http://www.techbeat.net/

完整版怎么看？

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Talk·介紹

LiDAR場景中的單目標(biāo)跟蹤問題在近年來取得了不錯(cuò)的進(jìn)步。當(dāng)前方法幾乎都遵循了在2D任務(wù)上十分流行的孿生范式（Siamese Paradigm），使用外觀匹配來在未知的區(qū)域?qū)δ繕?biāo)進(jìn)行搜索。但是LiDAR點(diǎn)云的稀疏性、殘缺性以及缺乏紋理的特點(diǎn)使得孿生范式在干擾項(xiàng)眾多的場景下表現(xiàn)欠佳。為了緩解這個(gè)問題，我們從物體的運(yùn)動(dòng)出發(fā)，提出了以運(yùn)動(dòng)為中心的跟蹤范式，大幅提升了LiDAR單目標(biāo)跟蹤的性能。

具體分享提綱如下：

1. 單目標(biāo)跟蹤任務(wù)介紹

2. 單目標(biāo)跟蹤在LiDAR點(diǎn)云上的發(fā)展

3. 以運(yùn)動(dòng)為導(dǎo)向的點(diǎn)云單目標(biāo)跟蹤

Talk·預(yù)習(xí)資料

• PTTR: Relational 3D Point Cloud Object Tracking with Transformer (CVPR2022)

• 3D Object Tracking with Transformer (BMVC2021)

• PTT: Point-Track-Transformer Module for 3D Single Object Tracking in Point Clouds (IROS2021)

• Box-Aware Feature Enhancement for Single Object Tracking on Point Clouds(ICCV 2021)

• 3D Siamese Voxel-to-BEV Tracker for Sparse Point Clouds (NIPS2021)

• Leveraging shape completion for 3d siamese tracking (CVPR2019)

• P2b: Point-to-box network for 3d object tracking in point clouds (CVPR2020)

• High performance visual tracking with siamese region proposal network (CVPR2018)

項(xiàng)目代碼和項(xiàng)目主頁：

Code：https://github.com/Ghostish/Open3DSOT

Project Page：https://ghostish.github.io/MM-Track/

Talk·提問交流

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方式 ②

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Talk·嘉賓介紹

本科和碩士畢業(yè)于華南理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院，現(xiàn)就讀于香港中文大學(xué)（深圳），是計(jì)算機(jī)信息工程（CIE）專業(yè)的一名博二的在讀PhD。研究方向?yàn)槿S計(jì)算機(jī)視覺，主要著重于點(diǎn)云分析領(lǐng)域，如單目標(biāo)跟蹤，語義分割等。已在CVPR、ICCV、TIP等會(huì)議和期刊發(fā)表了數(shù)篇論文。

關(guān)于TechBeat人工智能社區(qū)

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