色彩付けされたビデオによる追跡の出現

私たちは大量のラベル付けされていないビデオを使用して、手動の人間の監督なしで視覚追跡のモデルを学習します。私たちは色の自然な時間的な一貫性を利用し、参照フレームから色をコピーすることでグレースケールのビデオをカラー化するモデルを作成します。定量的および定性的実験は、このタスクがモデルに視覚領域を自動的に追跡する能力を学ばせる可能性があることを示唆しています。モデルは一切の真値ラベルなしで訓練されますが、当社の手法は光流に基づく最新の方法よりも優れた追跡性能を達成しています。さらに、結果は追跡の失敗がカラー化の失敗と相関していることを示しており、ビデオカラー化技術の向上が自己監督型視覚追跡のさらなる改善につながる可能性があることを示唆しています。