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CVPR:深度无监督跟踪

本文提出了一种无监督的视觉跟踪方法。与使用大量带注释数据进行监督学习的现有方法不同,本文的CNN模型是在无监督的大规模无标签视频上进行训练的。动机是,强大的跟踪器在向前和向后预测中均应有效(即,跟踪器可以在连续帧中向前定位目标对象,并在第一个帧中回溯到其初始位置)。在Siameses相关过滤器网络上构建框架,该网络使用未标记的原始视频进行训练。同时提出了一种多帧验证方法和一种对成本敏感的损失,以促进无监督学习。由于没有bells & whistles,本文的无监督跟踪器可达到完全受监督的在训练过程中需要完整且准确的标签的跟踪器的基线精度。此外,无监督框架在利用未标记或标记较弱的数据以进一步提高跟踪准确性方面具有潜力。

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Python & C++ - pybind11 实现解析

IEG 自研引擎 CE 最早支持的脚本是 Lua, 在性能方面, Lua是有一定优势的. 但除此之外的工程组织, 以及现在即将面临的 AI 时代的语料问题, Lua 都很难很好的解决. 在这种情况下, 支持工程组织和语料更丰富的 Python, 就成了优先级较高的任务了. 由于Python的虚拟机以及相关的C API较复杂, 我们选择的方式是将 pybind11 - 一个Python社区知名度比较高, 实现质量也比较高的 Python 导出库与我们引擎的 C++ 反射适配的整合方式, 这样可以在工作量较小的情况下, 支持好 Python 脚本, 同时也能比较好的利用上引擎的C++反射实现. 在做好整合工作前, 我们肯定需要先较深入的了解 pybind11 的相关实现机制, 这也是本篇主要讲述的内容.

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领券