SSRE-ID: KO‘P OBYETLAR KUZATUVLARIDA TO‘LIQ O‘Z-O‘ZINI O‘QITISHGA ASOSLANGAN QAYTA IDENTIFIKATSIYALASH (DIGITAL TRANSFORMATION AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 2025)
Ko‘p obyektli kuzatish (Multi-object Tracking, MOT) kompyuter ko‘rishida eng murakkab masalalardan biri bo‘lib qolmoqda. Buning asosiy sabablari — obyektlarning bir-birini to‘sib qo‘yishi, keskin harakat trayektoriyalari, detektorlar keltirib chiqaradigan shovqinlar va vizual muhitning keskin farqlanishidir. So‘nggi yillarda Tracking-by-detection paradigmalarida yangi yutuqlar kuzatildi, ammo ular hanuzgacha, ayniqsa murakkab sahnalarda, obyektlarning identifikatsiya barqarorligini saqlashda muammolarga uchraydi.Ushbu tadqiqotda biz OCSORT algoritmi asosidagi assotsiatsiya mexanizmi bilan integratsiyalangan to‘liq o’z-o’zini o’qitishga asoslangan re-ID modelini taklif qilamiz. Avvalgi yondashuvlardan farqli ravishda, bizning tizim katta hajmdagi belgilangan ReID ma’lumotlar bazasiga tayanmaydi. Taklif etilgan metod MOT17 dagi belgilanmagan o‘quv ketma-ketliklaridan bevosita kuchli identifikatsiya embeddinglarini o‘rganadi. Bu jarayon videoketma-ketlik darajasidagi self-supervised kontrastiv o‘qitish orqali amalga oshirilib, vizual belgilar to‘silish, yoritilishning o‘zgarishi va pozalardagi farqlar mavjud bo‘lgan holatlarda ham barqaror bo‘lib qoladi.Bundan tashqari, biz geometrik IoU ko‘rsatkichlari va ko‘rinish o‘xshashligini birlashtiruvchi gibrid assotsiatsiya strategiyasini ishlab chiqdik. Bu yondashuv faqat harakat signallariga tayanuvchi kuzatuv tizimi(tracker)larning cheklovlarini bartaraf etishga imkon beradi. MOT17 ning barcha 21 ta ketma-ketligida o‘tkazilgan keng qamrovli tajribalar shuni ko‘rsatadiki, bizning tizim identifikatsiya izchilligida sezilarli yaxshilanishga erishadi. Bu ko‘rsatkichlar bir nechta mavjud supervised bazaviy modellardan yuqori natija beradi. Kod:https://github.com/zilolapirimqulova/SSL_MOT
Keywords: Ko‘p obyektli kuzatuv(MOT); Self-supervised learning; reID