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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Veröffentlicht in: | arXiv.org 2024-04 |
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Hauptverfasser: | , , , , |
Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
Schlagworte: | |
Online-Zugang: | Volltext |
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