阿里巴巴推出 HQTrack框架 支持視頻多目標(biāo)追蹤
(資料圖片僅供參考)
阿里巴巴旗下的達摩院近日與大連理工大學(xué)聯(lián)合推出了一款名為HQTrack的人工智能框架。該框架主要由視頻多目標(biāo)分割器（VMOS）和掩模優(yōu)化器（MR）組成，其主要目標(biāo)是“實現(xiàn)對視頻中任何目標(biāo)的高質(zhì)量跟蹤”。 據(jù)研究團隊介紹，HQTrack基于開源框架DeAOT、HQ-SAM，并在此基礎(chǔ)上進行了一定的改進，實現(xiàn)了“在視頻中分割各目標(biāo)”的可能性。同時，研究團隊使用Intern-T作為特征提取器，提高了框架對不同類型物體的區(qū)分能力，并加入了一個門控傳播模塊（GPM），以便于框架在復(fù)雜環(huán)境中感知更多微小物體，生成高質(zhì)量的即時目標(biāo)遮罩。 據(jù)了解，HQTrack在VOTS2023競賽中以0.615的質(zhì)量得分獲得第二名。研究團隊表示，該人工智能框架可以應(yīng)用于人臉識別、智能駕駛、監(jiān)控追蹤等領(lǐng)域，并有望在未來商業(yè)應(yīng)用中落地。 目前，該項目已經(jīng)在GitHub中開放。HQTrack的核心功能包括：多目標(biāo)追蹤，可以同時追蹤多個目標(biāo)對象，適用于復(fù)雜場景下的目標(biāo)追蹤任務(wù)；目標(biāo)分割，能夠準(zhǔn)確地分割視頻中的目標(biāo)對象，并生成高質(zhì)量的目標(biāo)遮罩，可用于目標(biāo)識別和分析；高質(zhì)量輸出，其追蹤結(jié)果具有高質(zhì)量和高準(zhǔn)確性，能夠滿足各種應(yīng)用場景的需求；簡單易用，提供了簡潔的接口和使用指南，用戶可以輕松地使用和集成該工具。
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