多数物体追跡

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複雑なシナリオにおける多数物体追跡には、物体の長期的な依存関係、トラックレット間の相互依存性、時間的な遮蔽への対処が重要である。本研究では、これらの課題に取り組むため、同期化された状態空間モデルに基づくSambaというセットオブシーケンスモデルを提案する。

マスクと境界ボックスの情報を組み合わせることで、多数物体追跡の頑健性と汎用性を向上させる。

量子アニーリングを活用することで、多数物体追跡の処理速度を向上させつつ、追跡精度も高めることができる。さらに、逆アニーリングを組み合わせることで、追跡処理の効率をさらに高めることができる。

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