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自动化学院硕士生在人工智能领域顶级会议AAAI 2022上发表研究成果
文:周雪 赵冰 来源:自动化学院 时间:2022-03-10 11727

  近日,第36届人工智能领域顶级会议AAAI 2022 (CCF A)落下帷幕。自动化工程学院2019级硕士研究生梁超在自动化研究所周雪教授的指导下,发表题为 “One More Check: Making “Fake Background” Be Tracked Again”的论文。梁超为该论文的第一作者,周雪教授为通讯作者。

  AAAI是人工智能领域的国际顶级会议之一,也是中国计算机学会(CCF)分类的A类会议。AAAI每年召开一届,近年来投稿量逐年增加。据其官网数据显示,2022年度AAAI总投稿量近万份,有效投稿数约为9020份,最终有1349篇论文被接收,接收率仅约为15%,被录用的论文主题涵盖了人工智能领域的各项前沿工作。

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图1 一体化多目标方法整体框架设计

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图2 Re-check网络(核心模块)

  本次被录用的论文属于当前计算机视觉的研究热点,即多目标跟踪。该研究工作为多目标跟踪的前沿研究提供了一种新颖且高性能的模型框架。该工作关注于解决当前基于检测的一体化多目标跟踪方法过度依赖检测器的问题,提出了一种新颖的再查询(One More Check/Recheck)机制。不同于传统做法对每一个目标再使用一个单目标跟踪器来进行运动增强,该工作通过一种巧妙的互相关计算操作,扩展了用于匹配的向量信息的功能,使其可以用于运动建模。所设计的再查询模块(如图2)可以通过一次前向传播就简单高效地实现对场景中所有目标的运动建模,极大地减少了时序信息利用的计算量,而实验证明该操作也取得更优异的性能。作者在当前多个热门网络,如FairMOT、CSTrack中引入该网络,实验证明该模块可以显著提高多目标跟踪性能。


  相关链接:

  论文链接:https://arxiv.org/abs/2104.09441

  目标跟踪代码链接:https://github.com/JudasDie/SOTS


编辑:赵海玲  / 审核:林坤  / 发布:陈伟

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