计算机视觉领域中的目标跟踪是一项重要的研究任务,它涉及在视频序列中自动识别和跟踪多个感兴趣的目标。多目标跟踪(Multi-object Tracking)旨在从连续的图像帧中准确地定位和跟踪多个目标,同时保持目标的身份一致性。本文将介绍多目标跟踪的基本概念、常见的算法和应用领域。
短视频是当前互联网最热门的业务之一,聚集了巨大的互联网用户流量,也是各大公司争相发展的业务领域。作为主要营收业务方向,短视频方向的推荐算法也日新月异并驱动业务增长,本期我们看到的是爱奇艺的短视频频道下,推荐多任务算法应用实践路径与落地方案。
多目标捕获视频图像中全部视场内均包括捕获目标,捕获过程中应去除已稳定跟踪的目标,且视频图像内目标的运动存在规律性,视频图像中的随机噪声无规律,根据目标的运动轨迹可判断目标是否为真正的待跟踪目标[6-8]。将目标运动轨迹的3帧图像时间(40ms)作为线性段,利用线性判断捕获目标的方法可表示为:
本文提出了一套大规模多目标排序框架应用于Youtube视频推荐平台。众所周知,Youtube视频推荐面临着众多的挑战,包括需要解决多个互相竞争的排序目标、以及用户反馈中的选择偏差(selection bias)等等。为了解决这些问题,我们引入了MMoE[2]来优化多目标排序目标。另外,我们改进了W & D框架来解决用户反馈的selection bias。在Youtube视频推荐的线上实验也证明了本文算法的显著提升。
新年伊始,香港中文大学多媒体实验室(MMLab)OpenMMLab 又有新动作,发布了一款一体化视频目标感知平台 MMTracking。该框架基于 PyTorch 写成,支持单目标跟踪、多目标跟踪与视频目标检测,目前已开源。
多目标跟踪(Multiple Object Tracking)简称MOT,在每个视频帧都要定位目标,并且绘制出他们的轨迹。
TrackFormer通过注意进行联合目标检测和跟踪。自回归跟踪查询嵌入将过去和未来的帧与基于变压器的注意连接起来,这将导致身份、遮挡和新对象的检测。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/341283833
本文分享一篇 NeurIPS 2021 的论文『Associating Objects with Transformers for Video Object Segmentation』,由浙江大学、百度、北京交通大学等联合提出一种将实例与Transformer(AOT)相关联的方法来同时统一匹配和解码多个实例。AOT模型在第三届大型VOS挑战赛中排名第一。
大家好我是郭亮,目前负责快手的直播架构和算法团队。很高兴今天有机会给大家分享“快手直播平台架构的演进历程”。首先,我会简单说明一下快手直播平台的现状;接着,我会详细介绍快手直播平台在近一两年的成果以及架构的演进,以及对用户体验、QoS、QoE、成本等的影响;最后,针对5G+AI下的音视频技术发展趋势,抛砖引玉,和大家一起探讨。
城市利用交通摄像头作为全市范围内的传感器来优化交通流量和管理交通事故潜力巨大。但现有技术缺乏大范围跟踪车辆的能力,这些车辆跨越多个摄像机,分布在不同的十字路口,天气条件也各不相同。
在视频监控与分析中,视频前后景分析、多目标检测、目标跟踪等算法需要协同工作,今天跟大家分享的开源库,给出了一个基于OpenCV的开源实现。供大家学习参考。
本文根据新浪资深技术专家高翔在软件绿色联盟开发者大会发表的《人工智能时代的自媒体个性化推荐实践》主题演讲整理而成,介绍了新浪新闻多个业务场景下(push、信息流、视频等)的人工智能技术迭代和业务驱动,如何在内容审核、内容理解和内容分发等多个领域进行持续赋能提效。
目标跟踪是机器视觉中一类被广为研究的重要问题,分为单目标跟踪与多目标跟踪。前者跟踪视频画面中的单个目标,后者则同时跟踪视频画面中的多个目标,得到这些目标的运动轨迹。
内容概要:目标跟踪作为一个非常有前景的研究方向,常常因为场景复杂导致目标跟丢的情况发生。本文按照跟踪目标数量的差异,分别介绍了单目标跟踪及多目标跟踪。
MMoE 的结构优化为每个任务都单独使用一个门控网络。这样的改进可以针对不同任务得到不同的 Experts 权重,从而实现对 Experts 的选择性利用,不同任务对应的门控网络可以学习到不同的 Experts 组合模式,因此模型更容易捕捉到子任务间的相关性和差异性。
来源:HyperAI超神经 本文约2300字,建议阅读5分钟 本文带你了解目标跟踪。 目标跟踪 (Object Tracking) 是机器视觉领域的重要课题,根据跟踪目标的数量,可分为单目标跟踪 (Single Object Tracking,简称 SOT) 和多目标跟踪 (Multi Object Tracking,简称 MOT)。 多目标跟踪往往因为跟踪 ID 众多、遮挡频繁等,容易出现目标跟丢的现象。借助跟踪器 DeepSORT 与检测器 YOLO v5,可以打造一个高性能的实时多目标跟踪模型。 本文
MMTracking 是 OpenMMLab 生态面向视频物体感知的开源算法库,主要涵盖了计算机视觉领域丰富的视频物体感知任务,比如视频目标检测、多目标跟踪、视频实例分割、单目标跟踪。
多目标跟踪(MOT)是一种常见的计算机视觉任务,任务要求检测到连续视频帧中的目标,并为每一个目标分配一个track id,这个id在视频序列中具有唯一性。 多目标跟踪任务在带有时序性质的任务中扮演着重要的角色,因为它为检测的结果建立了时序上的关联,比如动作识别任务,比如车辆的movement判断等等,都需要以多目标跟踪为基础。
视频转码服务,具备将高码率的视频转换为低码率的视频,和对不同编码格式的视频进行转换能力的后台服务;
一般来说在搜索和推荐等信息检索场景下,最基础的一个目标就是用户的 CTR,即用户看见了一篇内容之后会不会去点击阅读。但其实用户在产品上的行为是多种多样的。比如在微信的订阅号中,用户可以对某个内容进行点赞,可以收藏这个内容,可以把它分享出去,甚至某篇文章如果他觉得比较符合他的兴趣,也可以进行留言。
在今年年初的发布稿中,我们提到 MMTracking 将会长期更新与维护,但是在半年的时间里,我们并没有进行太大的更新变动,作为 开发鸽子 开发者 的一员,具体原因请大家听本鸽子狡辩,啊不对,听我解释
本篇论文为 Youtube 2019 年的工作《Recommending What Video to Watch Next: A Multitask Ranking System》,发表于 RecSys。
在本文中,我们将谈到如何用 OpenCV 的多目标追踪API,通过使用 MultiTracker 类来实现。我们将分享用 C++ 和用 Python 实现的代码。
目前视频多目标跟踪在智能安防、自动驾驶、医疗等领域都有非常多的应用前景,但同时也是计算机视觉中比较困难的一个问题。这主要是由于待跟踪的目标被遮挡造成的。本文主要介绍多目标跟踪目前的一些解决策略以及未来的发展趋势。
快手是中国领先的短视频和直播社区,拥有超过3亿的DAU和丰富的社交数据。快手秉承的价值观是真实、多元、美好、有用,致力于提高每一个用户独特的幸福感。而推荐覆盖了快手大部分流量,极大地影响整体生态,并直接作用于 DAU 和 APP 整体时长。短视频推荐需要更多地考虑生态,优化目标和约束非常多,包括消费侧指标、生产侧指标和社交侧指标。
得物社区是一大批年轻人获取潮流信息、分享日常生活的潮流生活社区。其中用户浏览的信息,进行个性化的分发,是由推荐系统来决策完成的。目前得物社区多个场景接入了推荐算法,包括首页推荐双列流、沉浸式视频推荐、分类 tab 推荐流、直播推荐流等多个场景,为了给用户提供更好的服务和体验,我们从整个推荐系统维度为相关服务做了大量优化。现在主流的推荐系统都会有召回、粗排、精排和机制等多个模块组成,本文主要介绍我们在精排层面演进过程中做的一些工作和思考。
随着近年来智能城市监控的发展和自动驾驶的兴起,视频目标跟踪得到了更多的研究者的关注,其中包括单目标跟踪、多目标跟踪、跨摄像头多目标跟踪等等。目标跟踪也涉及很多相关领域,例如视频分割、轨迹预测、行人重识别等等。5月30日(周四),两位主讲嘉宾(高旭,王强)为大家精选了视频目标跟踪及相关领域中的几篇代表性工作,和大家一起学习、分享最新的研究进展。
对监控领域的目标跟踪方法以及面临的挑战进行了一个介绍,是一个很好的了解目标跟踪领域的“是什么”和“为什么”问题的文章。
堪称世界计算机科技界奥运会的ACM又举办了ACM MM 2020大会,于10月12日至16日在美国西雅图举行,人工智能独角兽企业深兰科技DeepBlueAI团队战胜了来自三星、厦门大学等机构的团队,斩获了视频目标检测赛道的冠军。
其实单纯地从技术上来讲,多目标并不是很困难或者是很高深的技术,相反它非常简单。简单到你了解神经网络就能看懂它的原理。
最近正好在做KDD Cup:Debiasing赛道,不同于其它类型的比赛,推荐系统中的排序建模需要大家自己构建正负样本。本文也将作为方法梳理,希望能帮助到大家。
本文转载自:微信AI,作者 xiafengxia 在微信 AI 背后,技术究竟如何让一切发生?微信 AI 公众号推出技术专题系列“微信看一看背后的技术架构详解”,干货满满,敬请关注。以下为专题的第一篇《微信看一看推荐排序》。 一、背景 微信公众平台作为目前用户量最大的互联网原创内容平台之一,每日新发表的文章可达几百万篇。用户可以通过关注公众号、朋友圈、聊天转发等渠道阅读文章。除了前述几种方式以外,用户很难再有其他方式发现更多有趣的文章。因此,看一看个性化推荐应运而生。我们利用用户在微信内的阅读、关注、
作为目标检测领域的扛把子,PaddleDetection当然不仅仅提供通用目标检测算法,还拥有多个业界先进、实用的关键点检测和多目标跟踪算法。除了可以准确识别、定位目标,还可以对移动的目标进行连续跟踪、分析路径,甚至进行姿态、行为分析!
本文基于WWW-2021论文《Personalized Approximate Pareto-Efficient Recommendation》。
我们开始进入今天的主题,接下来主要和大家分享目标在视频中的实时分割技术,来,一起学习吧!
论文解读: Quantized Convolutional Neural Networks for Mobile Devices
CVPR 2022 论文尚没有完全公布,今日推荐10篇已出目标跟踪方向的论文,既有单目标跟踪也有多目标跟踪,还有无人机视觉中的跟踪问题,基于Transformer 的跟踪,点云目标跟踪,还有多目标跟踪的新范式:具有记忆的模型,和新的可见光-热成像基准数据集等。
https://blog.csdn.net/u012477435/article/details/104158573
导读:今天分享一下阿里优酷视频在KDD 2020上的一篇关于新热视频保量分发上的实践,建立了新热内容曝光敏感模型并给出了一种多目标优化保量的算法,推荐工业界实战干货论文,值得细读。
机器之心报道 机器之心编辑部 单目标跟踪、多目标跟踪、视频目标分割、多目标跟踪与分割这四个任务,现在一个架构就搞定了。 目标跟踪是计算机视觉中的一项基本任务,旨在建立帧间像素级或实例级对应关系,并输出 box 或掩码(mask)形式的轨迹。根据不同应用场景,目标跟踪主要分为四个独立的子任务:单目标跟踪(SOT)、多目标跟踪(MOT)、视频目标分割 (VOS) 、多目标跟踪与分割 (MOTS) 。 大多数目标跟踪方法仅针对其中一个或部分子任务。这种碎片化情况带来以下缺点:(1)跟踪算法过度专注于特定子任务,缺
在计算机视觉的征途中,多目标跟踪(MOT)扮演着至关重要的角色,尤其是在自动驾驶等前沿技术领域。然而,现有技术大多受限于特定领域的标注视频数据集,这不仅限制了模型的泛化能力,也增加了应用成本。本文介绍的MASA(Matching Anything by Segmenting Anything)方法,以其创新的无监督学习策略,为多目标跟踪领域带来了革命性的突破。
https://engineering.linkedin.com/blog/2019/litr-a-lightweight-video-audio-transcoder-for-android
在美图公司社交战略部署下,推荐算法存在多方面的挑战,为了解决这些挑战,我们团队从工具和算法两个方面分别开展了工作。
原文:https://engineering.linkedin.com/blog/2019/litr-a-lightweight-video-audio-transcoder-for-android
作者:zhongzhao,腾讯 PCG 应用研究员 在推荐系统中,最常用的排序模型是以用户点击为目标的 CTR 预估模型,它没有考虑用户点击后的消费深度,也没有考虑用户的多种互动行为带来的生态方面的收益。为了取得 CTR 以外的更多收益,QQ 看点团队在深度学习框架下,对推荐系统中的多目标建模做了一系列的研究和实践,在图文场景下完成了技术落地,实现了用户阅读时长的显著提升,并在内容生态和账号生态上也取得了正向收益。本文将由浅入深,分享腾讯 QQ 看点图文多目标推荐实践中积累到的经验和方法,供有需要的同
CenterTrack是CenterNet目标检测网络的作者xingyizhou在多目标跟踪领域的工作,Tracking Objects as Points,作为一个多目标跟踪算法,个人认为CenterTrack比较新颖的地方在于不完全依赖前后帧的IOU关系,而是把匹配的过程尽量多的交给CNN结果,减少了常规多目标跟踪方法中负责的匹配过程,而这个匹配甚至可以和IOU解耦,CenterTrack在单图训练的情况下,也有一定的跟踪能力。
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