CVPR24｜MASA开源：刷新监督学习SOTA，无监督多目标跟踪时代来临！

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↑ 点击 蓝字  关注极市平台 作者丨Deep 蓝同学 来源丨深蓝AI 编辑丨极市平台 极市导读   在计算机视觉的征途中，多目标跟踪（MOT）扮演着至关重要的角色，尤其是在自动驾驶等前沿技术领域。然而，现有技术大多受限于特定领域的标注视频数据集，这不仅限制了模型的泛化能力，也增加了应用成本。本文介绍的MASA（Matching Anything by Segmenting Anything）方法，以其创新的无监督学习策略，为多目标跟踪领域带来了革命性的突破。   >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2401.16741 代码链接： https://github.com/siyuanliii/masa 01 背景简介 多目标跟踪是计算机视觉领域的核心问题之一，对于自动驾驶等众多机器人系统至关重要。在视频序列中，MOT的目标是识别并追踪感兴趣的对象，确保它们在不同帧之间的连续性。尽管 ………………………………