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CVPR24｜MASA开源：刷新监督学习SOTA，无监督多目标跟踪时代来临！
重点标签 多目标跟踪、MASA、无监督学习、实例分割、自动驾驶
文章摘要
摘要：
本文介绍了一种名为MASA（Matching Anything by Segmenting Anything）的多目标跟踪方法，该方法通过无监督学习策略，突破了现有技术的限制，提高了模型的泛化能力，降低了应用成本。MASA利用SAM（Segmenting Anything Model）自动生成实例掩码，并通过强数据增强和实例相似度学习，训练MASA Adapter以提升目标跟踪能力。实验表明，MASA在多个基准测试中的表现优于或媲美当前最先进的监督学习方法。
详解：
1. 多目标跟踪（MOT）的重要性：MOT在自动驾驶、机器人视觉等领域扮演着关键角色，目标是在视频序列中识别并追踪感兴趣的对象，确保它们在不同帧之间的连续性。
2. 现有技术的局限性：现有MOT数据集集中在特定领域对象上，限制了跟踪模型的泛化能力。开发一个能够泛化到任何目标的通用关联模型是一个挑战。
3. MASA方法的创新点：
– 无监督学习：MASA不依赖于手动标注的域内视频数据，而是从未经标记的图像中提取知识。
– SAM的利用：SAM自动将属于同一实例的像素分组，提供形状和边界信息，有助于学习区分特征。
– MASA Adapter：将现有的分割和检测模型扩展到对象跟踪任务中，通过多尺度特征金字塔和可变形卷积生成动态偏移，聚合空间位置和特征层次信息。
4. 实验结果：MASA在TAO Track mAP、Open-vocabulary MOT等基准测试中的表现优于或媲美当前最先进的监督学习方法，展现了强大的零样本关联能力。
5. 结论：MASA的提出为自动驾驶、视频监控、机器人视觉等领域的应用提供了新的可能性，预示着多目标跟踪技术新时代的到来。
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原文作者: 极市平台
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