本期为TechBeat人工智能社区第378期线上Talk。

北京时间2月9日(周三)20:00，香港科技大学在读博士生——柯磊的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是: “自动驾驶场景下的多目标追踪与实例分割”，届时将分享一种简单高效地利用视频时序信息的方法PCAN及其研究进展。

Talk·信息

主题：自动驾驶场景下的多目标追踪与实例分割

嘉宾：香港科技大学在读博士生柯磊

时间：北京时间 2月9日 (周三) 20:00

地点：TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

完整版怎么看？

扫描下方二维码，或复制链接https://datayi.cn/w/a9a0xmAo至浏览器，一键完成预约！上线后会在第一时间收到通知哦 

Talk·提纲

▼

多目标跟踪和分割 (MOTS) 需要将视频中给定的类别的物体进行检测、分类、跟踪和像素级分割。在其重要的应用场景自动驾驶中，复杂的路况、市区内密集且相似的车辆和行人、以及对低功耗低延时的预测需求又给这一任务带来了新的挑战。本研究提出了一种简单高效地利用视频时序信息的方法PCAN，通过对目标物体及过去帧的外观特征做高斯混合建模，得到数量较少且低秩的representative mixture prototypes, 实现了对历史信息的压缩。这一操作在降低注意力运算复杂度和内存需求的同时, 也提高了视频物体分割的质量和追踪的稳定性。

1. 背景介绍

2. 方法概述

3. BDD100K Instance Segmentation Tracking竞赛

4. 相关扩展工作  

Talk·预习资料

1. Project page: 

http://www.vis.xyz/pub/pcan/

2. Paper: 

https://papers.nips.cc/paper/2021/file/093f65e080a295f8076b1c5722a46aa2-Paper.pdf

3. News: 

https://mp.weixin.qq.com/s/fviNA5R5jBYEuxS8do9ycw

4. Github: 

https://github.com/SysCV/pcan

Talk·提问交流

通过以下两种方式提问都将获得微信现金红包奖励哦！

方式 ①

在Talk界面下的【交流区】参与互动！留下你的打call🤟和问题🙋，和更多小伙伴们共同讨论，被讲者直接翻牌解答！

你的每一次贡献，我们都会给予你相应的i豆积分，还会有惊喜奖励哦！

方式 ②

在本文留言区直接提出你的问题，或扫描下方二维码提问！

Talk·嘉宾介绍

柯磊是香港科技大学计算机工程系三年级博士生，导师是Chi-Keung Tang（IEEE Fellow）和Yu-Wing Tai。他目前在苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室（CVL）做访问学者，受Fisher Yu教授和研究员Martin Danelljan的共同指导。他的研究兴趣主要包括视频及图像中的实例分割与目标追踪，希望为机器感知真实世界场景提出更为精确、鲁棒、高效及可泛化的基础算法，并有多篇相关工作以第一作者身份发表于NeurIPS/CVPR/ ICCV/ECCV中。

个人主页：http://www.kelei.site

关于TechBeat人工智能社区

TechBeat (www.techbeat.net) 是一个荟聚全球华人AI精英的成长社区。 我们希望为AI人才打造更专业的服务和体验，加速并陪伴其学习成长。 期待这里可以成为你学习AI前沿知识的高地，分享自己最新工作的沃土，在AI进阶之路上的升级打怪的根据地！

更多详细介绍>>https://mp.weixin.qq.com/s/pTbCK_MeTk05jK2yx1RTrQ