| 极市线上分享 第98期 |
一直以来，为让大家更好地了解学界业界优秀的论文和工作，极市已邀请了超过100位技术大咖嘉宾，并完成了97期极市线上直播分享。往期分享请前往bbs.cvmart.net/topics/149，也欢迎各位小伙伴自荐或推荐更多优秀的技术嘉宾到极市进行技术分享，与大家一起交流学习~~
在这次分享中，我们邀请到了大连理工大学信通学院IIAU-LAB博士生严彬，为我们介绍他们中稿ECCV2022 Oral的最新工作：
Towards Grand Unification of Object Tracking
“目标跟踪领域主要可分成以下四项子任务：单目标跟踪，视频目标分割，多目标跟踪，多目标跟踪与分割。由于不同子任务在定义与设定上的差异，绝大多数现有跟踪算法都是被设计用来解决单一或者部分子任务的，缺乏向其他任务的拓展能力。显然，他们的长期割裂状态对于跟踪领域的发展并不友好。
本次分享中，我们将介绍一种目标跟踪任务的大统一模型Unicorn，该模型只需一套网络结构、一套模型参数即可同时完成四种跟踪任务，该项工作现已被ECCV2022接收为Oral。Unicorn首次实现了目标跟踪网络结构与学习范式的大一统，并在来自四种跟踪任务的8个富有挑战性的数据集上取得了优异的表现，在其中多个数据集上刷新了State-of-The-Art。”
直播地址：http://live.bilibili.com/3344545
01 直播信息
时间：2022年7月26日（周二）20:00-21:00
主题：ECCV22 Oral Unicorn：走向目标跟踪的大一统
直播地址：http://live.bilibili.com/3344545
02 嘉宾介绍
严彬
大连理工大学信通学院IIAU-LAB博士生、指导老师为卢湖川教授和王栋教授、研究方向为视频目标跟踪，目前作为第一作者在计算机视觉顶级会议CVPR、ICCV、ECCV上发表论文多篇，曾多次获得VOT Challenge冠军，并曾在微软亚洲研究院、字节跳动人工智能实验室实习。
个人主页：https://masterbin-iiau.github.io/
03 关于分享
➤分享大纲
1、目标跟踪的发展回顾
2、走向目标跟踪的大一统
3、Unicorn
4、实验结果与Demo
➤论文
Towards Grand Unification of Object Tracking
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2207.07078
代码地址：
https://github.com/MasterBin-IIAU/Unicorn