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极市直播丨严彬:CVPR 2021-LightTrack:基于网络结构搜索的超轻量级跟踪模型设计
技术直播

| 极市线上分享  第82期 |

近年来,视频目标跟踪取得了飞速的发展,然而当前性能最优越的跟踪模型的计算量和参数量都过于巨大,以至于无法在真实应用中部署。

在这次分享中,我们邀请到了大连理工大学信通学院IIAU-LAB研究生严彬,介绍他们在该问题上的工作:

LightTrack: Finding Lightweight Neural Networks for Object Tracking via One-Shot Architecture Search

为了得到能够在资源有限的移动端平台高效运行的跟踪模型,本文提出了一种针对目标跟踪任务设计的名为LightTrack的网络结构搜索方法,相比于之前性能最优越的孪生网络跟踪算法Ocean,该方法搜索出的结构在取得了与之比肩的精度的同时,其计算量和参数量分别减少了97.4%和92.3%。除此之外,LightTrack在多种资源有限的移动端平台上均可实时运行,其中在骁龙854 Adreno GPU上,LightTrack的运行速度可达Ocean的12倍。

01 直播信息

主题LightTrack:基于网络结构搜索的超轻量级跟踪模型设计

02 嘉宾介绍

严彬

大连理工大学信通学院IIAU-LAB二年级研究生,指导教师为卢湖川教授和王栋教授。主要研究方向为视频目标跟踪,目前以第一作者(或共同一作)身份在计算机视觉顶级会议CVPR, ICCV上发表论文5篇,曾获VOT Challenge 2020实时组冠军,2020年下半年至2021年上半年在微软亚洲研究院实习。

03 关于分享

分享大纲

1、 研究动机

2、 轻量化模型设计的潜在方案

3、 网络结构搜索技术介绍

4、 LightTrack方法介绍

5、 实验结果

➤论文

LightTrack: Finding Lightweight Neural Networks for Object Tracking via One-Shot Architecture Search

论文地址:
https://arxiv.org/abs/2104.14545

代码地址:
https://github.com/researchmm/LightTrack

04 直播回放

https://www.bilibili.com/video/BV1r54y1V7EC/

PPT下载:https://pan.baidu.com/s/145712SSmC0sPIwJwyFDftA
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