PERCEPTION
SUMO：基于非线性状态空间模型的任意运动分割与跟踪
Kexin Tian, Sixu Li, Keshu Wu, Yang Zhou, Zhengzhong Tu
- 发表年份
- 2026
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- 开放获取
摘要
本文提出SUMO框架，将非线性动力学与视觉分割相结合，实现零样本、无需训练的视觉目标跟踪与运动目标分割。通过非线性状态空间模型和选择性无迹滤波器，有效处理复杂非线性运动，并在两项任务上达到最先进性能。
关键词
visual object trackingmoving object segmentationnonlinear state space modelunscented filterzero-shot
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