公开(公告)号：CN115100238B

公开(公告)日：2024-09-20

申请号：CN202210570157.2

申请日：2022-05-24

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 白永强 ,  孙瀚 ,  陈杰 ,  窦丽华 ,  邓方 ,  甘明刚 ,  蔡涛

IPC: G06T7/246 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/096 ,  G06N3/09 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0495

Abstract: 本发明公开了基于知识蒸馏的轻量化目标跟踪器训练方法，提出了简单高效的知识蒸馏框架，将高性能的大型目标跟踪器的知识高效地传递给轻量化的小型目标跟踪器，有效提升跟踪精度。轻量化目标跟踪器由学生跟踪器和教师跟踪器组成，训练包括如下步骤：向学生跟踪器传递四部分知识进行学习：真实标签的监督信息GTS，为学生跟踪器提供了来自真实标签最真实的标准答案；教师自适应有界知识TAB，表示学生跟踪器从教师跟踪器的最终输出直接获取的知识；教师注意力引导知识TAG，为学生跟踪器提供来自教师跟踪器对输入图像的空间注意力及通道注意力的引导；学生相互学习知识SML，旨在让多个学生之间相互学习和指导，以达到共同进步的目的。

公开(公告)号：CN115100238A

公开(公告)日：2022-09-23

申请号：CN202210570157.2

申请日：2022-05-24

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 白永强 ,  孙瀚 ,  陈杰 ,  窦丽华 ,  邓方 ,  甘明刚 ,  蔡涛

IPC: G06T7/246 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了基于知识蒸馏的轻量化目标跟踪器训练方法，提出了简单高效的知识蒸馏框架，将高性能的大型目标跟踪器的知识高效地传递给轻量化的小型目标跟踪器，有效提升跟踪精度。轻量化目标跟踪器由学生跟踪器和教师跟踪器组成，训练包括如下步骤：向学生跟踪器传递四部分知识进行学习：真实标签的监督信息GTS，为学生跟踪器提供了来自真实标签最真实的标准答案；教师自适应有界知识TAB，表示学生跟踪器从教师跟踪器的最终输出直接获取的知识；教师注意力引导知识TAG，为学生跟踪器提供来自教师跟踪器对输入图像的空间注意力及通道注意力的引导；学生相互学习知识SML，旨在让多个学生之间相互学习和指导，以达到共同进步的目的。

公开(公告)号：CN117253056A

公开(公告)日：2023-12-19

申请号：CN202311091496.3

申请日：2023-08-28

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 白永强 ,  孙瀚 ,  陈杰 ,  窦丽华 ,  邓方 ,  甘明刚 ,  蔡涛

IPC: G06V10/62 ,  G06V10/46 ,  G06V10/50 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明涉及一种基于对比学习的无监督目标跟踪器预训练方法，属于计算机视觉技术领域，适用于目标跟踪模型在数据无标注情况下的预训练，可广泛应用于视频监控、人机交互、医学诊断等领域。该方法能够为目标跟踪器充分挖掘鲁棒的视觉表征，以激活外观变化适应能力与时序信息挖掘间的正反馈循环，提高无监督跟踪器的性能。整个预训练方法包括：联合个体判别与定位的代理任务，充分考虑了迁移至目标跟踪任务时的特征泛化性；正负样本构建，为对比学习提供了具有准确语义的训练数据；对比学习训练，帮助跟踪模型提取到丰富的特征。最终，得益于此种预训练方法，无监督跟踪器取得了相比其他方法更强的性能表现。