达摩院推出人工智能框架HQTrack 可实现视频高质量跟踪

7月31日 消息:中国大连理工大学和阿里巴巴集团 DAMO Academy 提出的一个名为 HQTrack 的系统。该系统由视频多目标分割器（VMOS）和掩模优化器(MR)组成，旨在实现对视频中任何目标的高质量跟踪。

项目地址：https://github.com/jiawen-zhu/HQTrack

研究人员利用改进版的 DeAOT 来实现 VMOS，同时在1/8比例上级联了一个门控传播模块（GPM），以便在复杂环境中感知微小物体。他们还使用 Intern-T 作为特征提取器，以提高对不同类型物体的区分能力。

通过 HQ-SAM 模型，研究团队可以进一步提高跟踪掩模的质量。在 VOTS2023竞赛中，HQTrack 以0.615的质量得分获得第二名。

产品简介:

HQTrack 是一个用于高质量目标追踪的开源工具，可以应用于视频监控、人脸识别、智能驾驶等领域。它利用先进的视觉算法和深度学习模型，能够快速准确地追踪视频中的目标，并生成高质量的目标遮罩。

核心功能:

1. 多目标追踪:HQTrack 可以同时追踪多个目标对象，适用于复杂场景下的目标追踪任务。

2. 目标分割:HQTrack 能够准确地分割视频中的目标对象，并生成高质量的目标遮罩，可用于目标识别和分析。

3. 高质量输出:HQTrack 的追踪结果具有高质量和高准确性，能够满足各种应用场景的需求。

4. 简单易用:HQTrack 提供了简洁的接口和使用指南，用户可以轻松地使用和集成该工具。