不需要特定标注数据，还能轻松部署，这技术如若问世便可让计算机视觉界洗牌

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大数据产业创新服务媒体 ——聚焦数据 · 改变商业 导语： 1.介绍MASA的各种特点 2.通过论文，以技术的角度解释MASA的实现原理 3.对比其他方法和MASA的区别 4.MASA目前的问题所在 在计算机视觉领域，想要识别和追踪某一个物体，就必须要对其进行标注。而在2024年6月，一项名为MASA的技术点燃了整个计算机视觉圈子，它无需依赖特定领域的标注数据，能够在多样化的领域中实现对任何物体的匹配。 MASA的全称叫做Matching Anything by Segmenting Anything，翻译过来 是通过切割万物来追踪万物。在多个具有挑战性的多目标跟踪（MOT）和视频目标分割（MOTS）基准测试的广泛测试表明，MASA仅使用未标记的静态图像，其性能就可以超越使 用完全注释的领域内视频序 列训练的最先进方法，实现了零样本关联。在这个基础上，MASA还能通过联合训练策略，不仅学习了对象 ………………………………