本研究提出了一种新颖的对象级时间对比损失，解决了无监督视频对象中心学习中的时间一致性问题。该方法显著提高了对象中心表示的时间一致性，支持更可靠的视频分解和无监督对象动态预测，超越了现有的弱监督方法。
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