- Walker: Self-supervised Multiple Object Tracking by Walking on Temporal Appearance Graphs [117.7]
これは、疎結合なボックスアノテーションとトラッキングラベルのないビデオから学習する、初めてのセルフ教師付きトラッカーである。 Walker氏はMOT17、DanceTrack、BDD100Kで競争力を発揮する最初のセルフトラッカーである。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Sep 2024 18:00:00 GMT) - 「Remarkably, our proposal outperforms the previous self-supervised trackers even when drastically reducing the annotation requirements by up to 400x.」を主張するトラッキング手法。
- リポジトリはGitHub – mattiasegu/walker: Walker: Self-supervised Multiple Object Tracking by Walking on Temporal Appearance Graphs (ECCV 2024)