Self-Supervised Multi-Object Tracking with Path Consistency

In this paper, we propose a novel concept of path consistency to learn robust object matching without using manual object identity supervision. Our key idea is that, to track a object through frames, we can obtain multiple different association results from a model by varying the frames it can obser...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:arXiv.org 2024-04
Hauptverfasser: Lu, Zijia, Shuai, Bing, Chen, Yanbei, Xu, Zhenlin, Modolo, Davide
Format: Artikel
Sprache:eng
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Online-Zugang:Volltext
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