条件分割

通过循环一致掩码预测学习跨视角物体对应

Learning Cross-View Object Correspondence via Cycle-Consistent Mask Prediction

提出基于条件二值分割的跨视角物体对应框架，利用循环一致性作为自监督信号，并支持测试时训练，可复用于视频中的物体跟踪与跨视角定位任务。