本文介绍了一种利用标记图像数据和未标记视频序列学习实例跟踪网络的半监督框架，采用实例对比目标，利用学习的嵌入区分每个实例并在不同帧之间稳定地跟踪对象，并且将此模块集成到单阶段实例分割和姿态估计框架中，较之两阶段网络显著降低了跟踪的计算复杂度。无需任何视频标注努力，我们的方法可达到与大多数完全监督方法相当甚至更好的性能。

Apr, 2021

本文提出一种半监督的方法，用于在长视频中定位多个未知的物体实例，通过这种方法可以有效地进行对象检测和跟踪，同时实现对大量静态物体实例的识别。

May, 2015

本研究介绍了一种从未标记的视频中进行无监督学习的新方法，通过引入一种面向物体的时间相干性方法来促进学习具有相似表征的物体，并在多个基准数据集上展示了与竞争无监督方法相比显著的准确度提高。

Dec, 2016

本文介绍了一种多视角轨迹对比学习的策略，通过建立动态更新的内存库来维护整个轨迹的向量，使用轨迹级对比损失探索全局信息，同时在推断阶段，开发了一种相似度引导的特征融合策略来进一步提高轨迹表示的质量，实验结果表明，本方法已经超越了先前的跟踪器，并取得了最新的表现。

Mar, 2022

本文探索了样本在视频帧之间的潜在一致性，并提出了一种无监督对比相似性学习方法 UCSL，其中包括自对比、交叉对比和模糊对比三个对比模块。我们的方法在现有基准上表现优于现有的无监督方法，并且甚至比许多完全监督方法提供更高的准确性。

Sep, 2023

本文提出了一种基于深度学习的新方法，用于基于视觉的单目标跟踪，该方法结合了卷积神经网络和贝叶斯损失层，提出了一种直接计算候选目标位置跟踪得分的网络架构。在标准跟踪基准上，该跟踪器达到了最先进的跟踪结果。

Jul, 2016

该篇论文提出了一种从未加工过的视频中学习图像表示的方法，该方法将来自现成物体检测器的监督损失和自我监督损失相结合，取得了在 19 个迁移学习任务中有竞争力的结果，其中包括 18/19 的少样本学习任务和 8/8 的数据集泛化任务。

Oct, 2020

通过单点注释学习跟踪表示，提出了一种软对比学习框架（SoCL），该框架将目标拥有性先验融合到端到端的对比学习中，并将所学表示应用于视觉跟踪，展示出优越的性能和鲁棒性。

Apr, 2024

该论文提出了一种弱监督学习方法，以对象为中心的表示和光流条件模型，可提高现实数据下的实例分割和追踪效果，改进了查询模型的灵活性，并扩展了应用范围。

Nov, 2021

我们提出了一种新的多对象跟踪的视觉分层表示范式，并通过关注对象的组合性视觉区域和与背景的对比背景信息，不仅仅局限于语义可视线索（如边界框），而是更有效地区分对象。这种组合性 - 语义 - 上下文层次结构灵活地集成到不同的基于外观的多对象跟踪方法中。我们还提出了一种基于注意力的视觉特征模块来融合分层视觉表示。该方法在多个多对象跟踪基准中实现了最先进的准确性和时间效率。

Feb, 2024