Neural Association Network Learning for Self-Supervised Multi-Object Tracking

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内容提要

本研究提出了一种新型期望最大化算法,解决多目标跟踪中的自监督学习问题,结合神经卡尔曼过滤器和神经网络进行数据关联预测,在MOT17和MOT20数据集上取得了最新成果,展现出良好的泛化能力。

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