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用于多目标跟踪的局部特征描述子学习

Viktor Porokhonskyy Dmytro Borysenko Dmytro Mykheievskyi

摘要

本研究旨在学习一种与类别无关的嵌入表示,以适用于多目标跟踪(Multiple Object Tracking, MOT)任务。我们证明了局部特征描述子的学习能够提供足够的泛化能力。所提出的嵌入函数在目标域内与专门针对行人重识别(person re-identification)设计的方法性能相当,并在其他域中表现更优。借助该嵌入函数,我们的方法在多个MOT基准测试中取得了当前最优的性能,其中包括CVPR'19跟踪挑战赛(CVPR'19 Tracking Challenge)。


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