Zur großen Vereinheitlichung der Objektverfolgung

Wir präsentieren eine einheitliche Methode, die als „Unicorn“ bezeichnet wird und die in der Lage ist, vier Verfolgungsprobleme (SOT, MOT, VOS, MOTS) gleichzeitig mit einem einzigen Netzwerk unter Verwendung derselben Modellparameter zu lösen. Aufgrund der fragmentierten Definitionen des Objektverfolgungsproblems selbst werden die meisten existierenden Tracker entwickelt, um ein einzelnes oder einen Teil der Aufgaben zu bearbeiten und sich auf die Eigenschaften spezifischer Aufgaben zu spezialisieren. Im Gegensatz dazu bietet Unicorn eine einheitliche Lösung und verwendet denselben Eingang, Backbone, Embedding und Head für alle Verfolgungsaufgaben. Zum ersten Mal gelingt uns die große Vereinheitlichung der Architektur und des Lernparadigmas des Verfolgungsnetzwerks. Unicorn erzielt vergleichbare oder bessere Ergebnisse als seine aufgabenbezogenen Gegenstücke in 8 Verfolgungsdatensätzen, darunter LaSOT, TrackingNet, MOT17, BDD100K, DAVIS16-17, MOTS20 und BDD100K MOTS. Wir glauben, dass Unicorn einen wichtigen Schritt in Richtung eines allgemeinen Visionmodells darstellt. Der Quellcode ist unter https://github.com/MasterBin-IIAU/Unicorn verfügbar.