Nya metoder för detektering och spårning av objektkategorier i video består av komplexa flerstegslösningar som blir mer besvärliga varje år. I detta dokument föreslår vi en ConvNet arkitektur som gemensamt utför detektering och spårning, lösa uppgiften på ett enkelt och effektivt sätt. Våra bidrag är trefaldiga: (i) vi sätter upp en ConvNet-arkitektur för samtidig upptäckt och spårning, med hjälp av ett multi-task-mål för frame-baserad objektdetektering och över-frame-spår regression; (ii) vi introducerar korrelationsfunktioner som representerar objekt sam-occurences över tid för att hjälpa ConvNet under spårning; och (iii) vi kopplar frame nivådetekteringer baserade på våra över-frame-spår för att producera hög noggrannhet upptäckter på videonivå. Vår ConvNet arkitektur för spatiotemporal objektdetektering utvärderas på den storskaliga ImageNet VID dataset där det uppnår state-of-the-art resultat. Vår strategi ger bättre prestanda för en modell än den vinnande metoden för den senaste utmaningen ImageNet samtidigt som den är konceptuellt mycket enklare. Slutligen visar vi att genom att öka temporalt steg kan vi dramatiskt öka spårhastigheten.
Feichtenhofer m.fl. I REF föreslogs att man skulle lära sig objektdetektering och korsramsspårning med ett multi-task-mål och länka frame-nivå-detektioner till rör.
Detect to Track and Track to Detect
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}