ゼロショット汎用多数物体追跡(Z-GMOT): 事前学習なしで未知のカテゴリの物体を追跡する新手法

本研究では、事前学習データを必要とせずに、未知のカテゴリの物体を効果的に検出し、追跡するZ-GMOTフレームワークを提案する。Z-GMOTは、物体検出と物体関連付けの2段階からなり、それぞれに新しい手法を導入している。物体検出では、一般的な物体と特定の属性を持つ物体を同時に検出できるiGLIPを提案し、物体関連付けでは、外観と運動の両方の特徴を活用するMA-SORTを提案している。