中国大连理工大学和阿里巴巴集团 DAMO Academy 提出的一个名为 HQTrack 的系统。该系统由视频多目标分割器(VMOS)和掩模优化器(MR)组成,旨在实现对视频中任何目标的高质量跟踪。
项目地址:https://github.com/jiawen-zhu/HQTrack
研究人员利用改进版的 DeAOT 来实现 VMOS,同时在1/8比例上级联了一个门控传播模块(GPM),以便在复杂环境中感知微小物体。他们还使用 Intern-T 作为特征提取器,以提高对不同类型物体的区分能力。
通过 HQ-SAM 模型,研究团队可以进一步提高跟踪掩模的质量。在 VOTS2023竞赛中,HQTrack 以0.615的质量得分获得第二名。
产品简介:
HQTrack 是一个用于高质量目标追踪的开源工具,可以应用于视频监控、人脸识别、智能驾驶等领域。它利用先进的视觉算法和深度学习模型,能够快速准确地追踪视频中的目标,并生成高质量的目标遮罩。
核心功能:
1. 多目标追踪:HQTrack 可以同时追踪多个目标对象,适用于复杂场景下的目标追踪任务。
2. 目标分割:HQTrack 能够准确地分割视频中的目标对象,并生成高质量的目标遮罩,可用于目标识别和分析。
3. 高质量输出:HQTrack 的追踪结果具有高质量和高准确性,能够满足各种应用场景的需求。
4. 简单易用:HQTrack 提供了简洁的接口和使用指南,用户可以轻松地使用和集成该工具。
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