CVPR2021：旋转等变Siamese网络目标跟踪新进展

"CVPR2021年目标跟踪论文列表包含了17篇研究，重点关注旋转不变性在视觉目标跟踪中的应用。" 在计算机视觉领域，CVPR（Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）是一个重要的国际会议，每年都会发布许多关于图像处理、模式识别和计算机视觉的最新研究成果。2021年的CVPR中，目标跟踪是一个关键的研究主题，特别是在解决旋转问题上的创新方法受到了广泛关注。 论文“Rotation Equivariant Siamese Networks for Tracking”提出了一种新的深度学习模型——旋转等变Siamese网络（RE-SiamNets），旨在解决现有追踪算法在处理视频中旋转实例时遇到的困难。传统的基于深度学习的追踪算法通常采用卷积神经网络（CNNs），这些网络具有平移等变性，但不擅长处理旋转变化。 作者首先证明了在存在旋转的视频场景中，现有的追踪器性能显著下降。为了解决这一问题，他们设计了旋转等变卷积层，构建了旋转等变Siamese网络。这种网络利用可定向滤波器实现群等变卷积，能够在无监督的情况下估计物体的旋转变化，从而可用于相对2D姿态估计。 此外，论文还展示了如何利用这种旋转变化来加强Siamese追踪的运动约束。通过限制连续两帧之间物体方向的变化，可以提高追踪的鲁棒性和准确性。为了评估旋转不变性对目标跟踪的影响，论文提出了一个名为Rotation Tracking Benchmark (RTB)的新数据集，该数据集包含各种旋转情况，为研究人员提供了测试和比较不同追踪算法性能的基准。 这篇论文在目标跟踪领域引入了一个创新的解决方案，即利用旋转等变性来改进追踪性能，这不仅有助于提升现有算法在旋转场景下的表现，也为未来的研究开辟了新路径。CVPR2021的目标跟踪论文列表展示了一系列这样的前沿技术，为提升计算机视觉系统在复杂环境中的追踪能力奠定了基础。