极市直播丨陈鑫：CVPR 2021-TransT: 基于Transformer的高性能单目标跟踪算法
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相关运算在视觉目标跟踪算法中发挥了重要作用。在跟踪过程中，相关运算通过简单的相似性比较，来完成模板和搜索区域特征的交互，输出一张相似度图来确定目标的位置。然而，相关运算本身是一个局部的线性匹配，导致了语义信息的丢失和全局信息的缺乏，限制了后续的定位以及边界框回归的准确度。
在这次分享中，我们邀请到了大连理工大学信通学院IIAU-LAB研究生陈鑫，介绍他们在该问题上的工作：
Transformer Tracking
针对相关运算的局限性，本工作提出了基于Transformer的特征融合模型，通过建立非线性语义融合和挖掘远距离特征关联有效聚合目标和搜索区域的全局信息，显著提升了算法的精度。
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直播信息
时间
2021年4月29日（周四）20:00-21:00
主题
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嘉宾介绍
陈鑫
陈鑫，大连理工大学信通学院IIAU-LAB二年级硕士研究生，指导教师为王栋教授、卢湖川教授，主要研究方向为目标跟踪，在CVPR2021发表Transformer Tracking。
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关于分享
1. Background
2. Papers and github-repo recommendation
3. Transformer Tracking
4. Unsolved Challenges
5. Q&A
➤论文
Transformer Tracking
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2103.15436
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参与方式
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