視覚プロンプトで導く野生動物の個体識別
ECCV 2026のInstance-Level Recognition and Generation Workshopに採択された論文。DINOv2の空間幾何表現とMegaDescriptorの野生動物識別表現を組み合わせ、潜在空間内で個体探索を行う単一ステージの end-to-end 検出・再識別モデルを提案する。暫定のmAPは30.584%で、2段階の最先端手法の44.89%を下回る。
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