Selbstüberwachtes Mehrfachobjekt-Tracking mit Pfadkonsistenz

Wir führen ein neuartiges Konzept der Pfadkonsistenz ein, um ein robustes Objektzuordnungsmodell ohne manuelle Objektidentitätsüberwachung zu lernen. Die Kernidee ist, dass wir mehrere unterschiedliche Assoziationsergebnisse von einem Modell erhalten können, indem wir die Beobachtungsframes variieren, d.h. Frames überspringen. Da die Unterschiede in den Beobachtungen die Identitäten der Objekte nicht verändern, sollten die erhaltenen Assoziationsergebnisse konsistent sein.