색상화를 통한 추적의 등장

우리는 수많은 라벨이 부착되지 않은 비디오를 활용하여 인간의 수동적인 감독 없이 시각 추적을 위한 모델을 학습합니다. 우리는 색상의 자연스러운 시간적 일관성을 활용하여 참조 프레임에서 색상을 복사하여 그레이스케일 비디오를 색칠하는 모델을 생성합니다. 정량적 및 정성적 실험 결과는 이 작업이 모델이 자동으로 시각 영역을 추적하도록 학습하게 한다는 것을 제시합니다. 이 모델은 어떠한 실제 라벨도 사용하지 않고 훈련되었지만, 우리의 방법은 광학 흐름에 기반한 최신 방법보다 더 우수한 추적 성능을 보입니다. 또한, 우리의 결과는 추적이 실패하는 경우가 색칠 작업이 실패하는 경우와 상관관계가 있음을 나타내며, 이는 비디오 색칠 기술의 발전이 자기 지도 시각 추적의 개선에 더욱 기여할 수 있음을 시사합니다.