IT之家 7 月 31 日消息，阿里旗下達摩院日前與大連理工大學合作，推出了一款名為 HQTrack 的 AI 框架。該框架主要由視頻多目標分割器（VMOS）和掩模優化器 （MR) 組成，旨在“實現對視頻中任何目標的高質量跟蹤”。

研究團隊表示，HQTrack 基于開源框架 DeAOT、HQ-SAM，在此之上進行了一定改進，實現了“在視頻中分割各目標”的可能性。

▲ 圖源 HQTrack 的 GitHub 頁面

【資料圖】

同時，研究團隊使用 Intern-T 作為特征提取器，提高框架對不同類型物體的區分能力，同時加入了一個門控傳播模塊（GPM），以便于框架在復雜環境中感知更多微小物體，生成高質量的即時目標遮罩。

據悉，在 VOTS2023 競賽中，HQTrack 以 0.615 的質量得分獲得第二名，研究團隊表示，該 AI 框架可以應用于人臉識別、智能駕駛、監控追蹤等領域，并有望在未來商業應用中落地。

▲ 圖源 HQTrack 的 GitHub 頁面

該項目目前已經在 GitHub 中開放，感興趣的小伙伴們可以在此訪問，IT之家將 HQTrack 核心功能轉錄于下方：

1. 多目標追蹤：HQTrack 可以同時追蹤多個目標對象，適用于復雜場景下的目標追蹤任務。

2. 目標分割：HQTrack 能夠準確地分割視頻中的目標對象，并生成高質量的目標遮罩，可用于目標識別和分析。

3. 高質量輸出：HQTrack 的追蹤結果具有高質量和高準確性，能夠滿足各種應用場景的需求。

4. 簡單易用：HQTrack 提供了簡潔的接口和使用指南，用戶可以輕松地使用和集成該工具。

　

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