Abstrakt. Vi använder stora mängder omärkt video för att lära oss modeller för visuell spårning utan manuell mänsklig övervakning. Vi utnyttjar den naturliga temporal samstämmighet av färg för att skapa en modell som lär sig att färga gråskala videor genom att kopiera färger från en referensram. Kvantitativa och kvalitativa experiment tyder på att denna uppgift gör att modellen automatiskt lär sig att spåra visuella regioner. Även om modellen är tränad utan mark-sanning etiketter, vår metod lär sig att spåra tillräckligt bra för att överträffa de senaste metoderna baserade på optiskt flöde. Dessutom, våra resultat tyder på att misslyckanden att spåra korreleras med misslyckanden att färga, vilket tyder på att avancera video colorization kan ytterligare förbättra självövervakad visuell spårning.
Nyligen REF, utnyttjade den naturliga temporal samstämmigheten i färg i videor, att träna ett nätverk för spårning och korrespondens relaterade uppgifter.
Tracking Emerges by Colorizing Videos
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}