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“ 他 山 之 石 , 可 以 攻 玉 ” , 站 在 巨 人 的 肩 膀 才 能 看 得 更 高 , 走 得 更 远 。 在 科 研 的 道 路 上 , 更 需 借 助 东 风 才 能 更 快 前 行 。 为 此 , 我 们 特 别 搜 集 整 理 了 一 些 实 用 的 代 码 链 接 , 数 据 集 , 软 件 , 编 程 技 巧 等 , 开 辟 “ 他 山 之 石 ” 专 栏 , 助 你 乘 风 破 浪 , 一 路 奋 勇 向 前 , 敬 请 关 注 ! 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。 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2401.16741 代码链接: https://gi
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