CVPR24已开源：刷新监督学习SOTA，无监督多目标跟踪时代来临！

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  🫱点这里加入18个细分方向交流群（🔥巨推荐）🫲 论文标题： Matching Anything by Segmenting Anything 论文作者： Siyuan Li, Lei Ke, Martin Danelljan, Luigi Piccinelli, Mattia Segu, Luc Van Gool, Fisher Yu 编译： Deep 蓝同学 审核： Los 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。 ©️【深蓝AI】编译 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。 ………………………………