前言

恰逢 2020年，本文再次更新近期值得關注的最新目標跟蹤論文。這次分享的paper將同步推送到 github上，歡迎大家 star/fork（點擊閱讀原文，也可直接訪問）：

https://github.com/amusi/daily-paper-computer-vision

注意事項：

• 既含ABCTracker網絡，還有SiamFC++等開源網絡

• 論文發布時間段：2019年12月31日-2020年02月19日

• 文末附7篇目標跟蹤論文合集下載鏈接

目標跟蹤論文&項目

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【1】曠視Detection組開源：視頻理解算法庫（含單目標跟蹤SOT、視頻目標分割VOS等）

【Video Analyst】這是一系列對視頻理解有用的基本算法的實現（基于PyTorch），包括單目標跟蹤（SOT，Single Object Tracking），視頻目標分割（VOS，Video Object Segmentation）等。

【當前實現列表】單目標跟蹤：? ?- SiamFC++: Towards Robust and Accurate Visual Tracking with Target Estimation Guidelines ? ?- 論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1911.06188 ? ?- SiamFC++是浙江大學和曠視提出的目標跟蹤論文（收錄于AAAI 2020），速度高達90FPS，表現SOTA！

注：因為該項目剛出來沒多久，所以支持的算法還不是很多，后面應該會陸續更新，大家可以關注一波

項目鏈接：https://github.com/MegviiDetection/video_analyst

SiamFC++

【2】L1DPF-M：整合正則化l1跟蹤和實例分割以進行視頻目標跟蹤

《Integration of Regularized l1 Tracking and Instance Segmentation for Video Object Tracking》

時間：20200102

作者團隊：伊斯坦布爾科技大學

鏈接：https://arxiv.org/abs/1912.12883

代碼（未放源碼）：

https://github.com/msprITU/L1DPFM

注：L1DPF-M目標跟蹤新網絡，其性能優于SiamRPN、TCNN等網絡，即將開源！

【3】姿態輔助多攝像機協作以進行主動目標跟蹤

《Pose-Assisted Multi-Camera Collaboration for Active Object Tracking》

時間：20200118

作者團隊：北京大學&北京電影學院&上交&深睿醫療

主頁：https://sites.google.com/view/pose-assistedcollaboration

鏈接：https://arxiv.org/abs/2001.05161

注：性能表現SOTA，優于DaSiam、BACF和RLD等網絡

Overview

【4】ABCTracker：易于使用的基于云的應用程序，用于跟蹤多個對象

《ABCTracker: an easy-to-use, cloud-based application for tracking multiple objects》

時間：20200129

作者團隊：北卡羅來納大學夏洛特分校&亞利桑那大學

主頁：https://abctracker.org/

鏈接：https://arxiv.org/abs/2001.10072

注：ABC Tracker是一種免費，簡單且有效的多目標跟蹤工具，現開放下載和使用（支持螞蟻、蜜蜂等對象的目標跟蹤）

【5】Flow-Fuse-Tracker：通過光流和融合進行多目標跟蹤

《Multiple Object Tracking by Flowing and Fusing》

時間：20200131

作者團隊：CMU&西安交通大學&復旦大學等

鏈接：https://arxiv.org/abs/2001.11180

注：在MOT17等數據集上表現SOTA！優于Tracktor、LSSTO和FAMNet等網絡

【6】OA-LSTM-ADA：目標自適應LSTM網絡，用于對抗性數據增強的實時目標跟蹤

《Object-Adaptive LSTM Network for Real-time Visual Tracking with Adversarial Data Augmentation》

時間：20200210

作者團隊：廈門大學&清華大學等

鏈接：https://arxiv.org/abs/2002.02598

注：一種新的實時視覺跟蹤方法，采用目標自適應LSTM網絡來有效地捕獲視頻序列依存關系并自適應地學習目標外觀變化，表現SOTA！

【7】MAST：具有記憶增強功能的自監督目標跟蹤器

《MAST: A Memory-Augmented Self-Supervised Tracker》

時間：20200219

作者團隊：牛津大學VGG組

鏈接：https://arxiv.org/abs/2002.07793

代碼（即將開源）：https://github.com/zlai0/MAST

注：自監督目標跟蹤新網絡，表現SOTA！性能優于UVC、CorrFlow和CycleTime等網絡，且接近監督類跟蹤網絡，代碼即將開源！

為了方便下載，我已經將上述論文打包，在?CVer公眾號?后臺回復：20200221?即可獲得打包鏈接。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的一文看尽7篇目标跟踪最新论文（ABCTracker/MAST/L1DPF-M等）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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