用于多目标跟踪的局部特征描述子学习

本研究旨在学习一种与类别无关的嵌入表示，以适用于多目标跟踪（Multiple Object Tracking, MOT）任务。我们证明了局部特征描述子的学习能够提供足够的泛化能力。所提出的嵌入函数在目标域内与专门针对行人重识别（person re-identification）设计的方法性能相当，并在其他域中表现更优。借助该嵌入函数，我们的方法在多个MOT基准测试中取得了当前最优的性能，其中包括CVPR'19跟踪挑战赛（CVPR'19 Tracking Challenge）。