VIPL关于物体跟踪的论文获ICME2018铂金最佳论文奖

IEEE International Conference on Multimedia Expo (ICME) 2018于7月23日-27日在美国圣地亚哥举行,VIPL研究组的论文“Shen Li, Bingpeng Ma, Hong Chang, Shiguang Shan, Xilin Chen. Continuity-Discrimination Convolutional Neural Network for Visual Object Tracking”获得了大会颁发的“铂金最佳论文奖”。据了解,ICME今年共评选出1篇钻石最佳论文奖和6篇铂金最佳论文奖,奖励在创新性和应用价值等方面得到评审人和奖励委员会最大认可的大会论文。

 VIPL此次获奖的论文将人脑视觉细胞中潜在的学习机制temporal slowness引入到单目标视觉跟踪领域,提出了时序表观连续性(temporal appearance continuity)的概念并给出了其数学定义及性质;提出了物体中心(object-centroid)的概念来缓解定位不精确和目标漂移的问题。最终将这两个概念融入损失函数以训练DCNN模型。实验表明所提出的方法与state-of-the-art跟踪方法相比,在多个公开数据集上取得了更优的跟踪效果(参见下图跟踪效果示例)。

图3. 跟踪效果比较

2018/07/28