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　　在具身智能的浪潮中，总有人站在潮头，定义流向。星河频率推出全新访谈系列《浪潮之上》。聚焦具身智能行业内的关键人物，分享从技术拐点到商业抉择，从产品落地到产业远望。我们不谈空泛的趋势，只记录那些线亿用户目标落空背后：OpenAI的组织、产品问题如何损害ChatGPT?丨T insights

　　顶刊TPAMI 2025！一个模型搞定所有！多模态跟踪“全能王”UM-ODTrack横空出世

　　介绍多目标跟踪是计算机视觉中的一个重要问题,近年来一直受到学术界和工业界的广泛关注。MOT的目标是在视频序列中预测多个感兴趣对象的单个轨迹。它有益于自动驾驶、人机交互到智能视频等重大应用。通过检测范式进行跟踪在大多数现代多目标跟踪系统中,主要的策略是通过检测范式进行跟踪

　　技术文章：技术文章使用Python+OpenCV+yolov5实现行人目标检测

　　该论文提出了一种新的轨迹规划与优化算法PODDP，可以在连续空间中处理多模态的不确定性。论文还分别展示了PODDP 算法在目标函数、本体系统运动学以及其他个体意图含有不确定性等三个不同的连续空间POMDP 问题下的效果，其表现均显著优于另外两种 baseline 算法。

　　谷歌提出Context R-CNN, 利用时域上下文信息的增强目标检测系统

　　由于静态相机的拍摄场景固定，拍摄图像中的背景异常重复，因此没有足够充分的数据多样性，机器学习模型将倾向于学习背景，使其在新场景下缺乏足够的泛化性。为了解决这一乐鱼官方网站问题，来自谷歌的研究人员提出了一种基于时域上下文的互补方法Context R－CNN，提升了目标检测模型在全新相机设置场景下的泛化性。

　　在6月刚结束的国际计算机视觉顶会CVPR2020上，深兰科技DeepBlueAI团队大放异彩，获得了四冠四亚四季的不俗成绩。冠军团队表示：由于之前数据集多数在可视条件好且图片清晰的情况下展开，因此真实场景下情况各异的复杂场景，将是今后主要面对的问题和研究方向。这在此次CVPR上也得到了相应的验证。