近日，在国际计算机视觉顶级会议CVPR（IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）上， 卢湖川教授团队成果荣获CVPR2020最佳论文提名。计算机视觉是人工智能最热门的研究领域，CVPR是该领域最有 影响力的会议， 从Google学术影响力排行榜可以看到， 该会议处于第10位（Nature、Science分别排名第1、3位）。
本届CVPR共接收6656篇投稿，录用1470篇，录用率22.09%，其中最佳论文提名26篇，录用率仅为0.39%。该成果第 一作者是信通学院硕士代克楠，指导教师为王栋、李建华、卢湖川。此外，由卢湖川教授领导的IIAU实验室 今年共有8篇论文被CVPR2020录用，其他指导教师包括张立和、朴永日等。
除此之外，IIAU团队在目标跟踪最权威的国际竞赛–VOT2020中斩获三个冠军！本届VOT竞赛有五个赛道，其中长时 赛道、实时赛道和深度赛道冠军分别由我院硕士生代克楠、严彬、王英明获得！
这已经是IIAU团队连续第四年在VOT取得冠军——VOT2019由硕士生代克楠取得长时赛道冠军，VOT2018由硕士张允华取 得长时赛道冠军，VOT2017由博士孙冲取得公开组第一名。
本次获得最佳论文提名论文简介：High-Performance Long-Term Tracking with Meta-Updater。
近年来，长时跟踪由于更贴近实际应用而逐渐引起关注。而在长时跟踪中，由于视频非常长，并且还有大量的消失出 境等挑战，使得在线更新充满了风险，这也导致很多在短时跟踪SOTA的算法在长时跟踪里表现不好。该论文提出了一 个长时更新控制器，将在线跟踪获取的几何信息、判别信息、外观信息进行时序封装，送入长短期记忆网络，之后做 一个二分类，来判断当前跟踪状态是否可以更新。
另外，该论文还提出了一个长时跟踪框架，由短时跟踪器、更新控制器、全图检测器以及验证器组成，由短时跟踪器 进行本地跟踪，目标丢失时，用全图检测器检测候选目标，验证器判断，更新控制器控制短时跟踪器和验证器的更新。 各模块相对独立，该方案使得长时跟踪的性能可以更好地受益于短时跟踪器，全图检测器等发展。
