极市直播丨ECCV2022 Oral-吴俊峰：视频实例分割新SOTA：SeqFormer&IDOL
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视频实例分割是一个近几年兴起并逐渐引起广泛关注的领域，它要求算法同时完成视频中的物体的检测、分割、分类、以及跟踪。目前主流的视频实例分割算法可以被分为Online和Offline两种范式，Online模型通过逐帧分割并添加后处理进行跟踪，将图像实例分割算法扩展到视频实例分割任务上。Offline 模型通过将整段视频输入以同时获得分割和跟踪的结果。这两种范式各有其特色以及特殊的应用场景。
在这次分享中，我们邀请到了华中科技大学博士生吴俊峰，为我们介绍他们两篇中稿 ECCV 2022 Oral 的工作：
SeqFormer: Sequential Transformer for Video Instance Segmentation, ECCV, 2022 (Oral)
In Defense of Online Models for Video Instance Segmentation, ECCV, 2022 (Oral)
“这两个模型分别在 Offline 和 Online 范式下的视频实例分割任务上取得了最高的性能。我们深入分析了此前Offline和Online模型性能相差巨大的原因，并且补齐了这个差距，让这两种范式回到相同的起跑线上。此外IDOL在第四届大规模视频物体分割挑战赛（ 4th Large-scale Video Object Segmentation Challenge，CVPR2022）的视频实例分割赛道上取得第一名。”
01 直播信息
时间：2022年8月8日（周一）：20:00-21:00
主题：ECCV 2022 Oral | 视频实例分割新SOTA: SeqFormer&IDOL
02 嘉宾介绍
吴俊峰
华中科技大学博士生，指导老师为白翔教授。研究方向为计算机视觉，包括视频实例分割、目标跟踪等。目前以第一作者身份在计算机视觉顶级会议上发表多篇论文，并取得第四届YouTube-VIS Challenge的冠军。
个人主页：https://wjf5203.github.io
03 关于分享
➤分享大纲
1.视频实例分割发展回顾
2.SeqFormer模型结构
3.SeqFormer的注意力机制
4.SeqFormer性能和效果展示
5.VIS Offline、Online模型分析
6.IDOL 的提出和结构
7.IDOL 模型性能和效果展示
8.CVPR2022 Workshop 冠军解决方案
9.总结和展望
➤论文
SeqFormer: Sequential Transformer for Video Instance Segmentation, ECCV, 2022 (Oral).
arxiv：https://arxiv.org/abs/2112.08275
code：https://github.com/wjf5203/SeqFormer
In Defense of Online Models for Video Instance Segmentation, ECCV, 2022 (Oral)
arxiv：https://arxiv.org/abs/2207.10661
code：https://github.com/wjf5203/VNext
04
参与方式
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