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自监督多目标跟踪的神经关联网络学习
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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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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关键要点
- 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。
- 针对全监督学习需耗费大量时间找到身份注释的局限性，提出了新的解决方案。
- 使用神经卡尔曼过滤器和神经网络进行数据关联预测。
- 研究显示所提框架在MOT17和MOT20数据集上达到了最新的成果。
- 该方法展现出良好的跨数据集泛化能力。
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