摘要在复杂场景中跨视频帧稳健地关联相同对象是许多应用的关键，特别是多目标跟踪（MOT）。当前方法主要依赖于标注的特定领域视频数据集，这限制了学习到的相似度嵌入的跨域泛化能力。我们提出了MASA，一种新颖的方法用于稳健的实例关联学习，该方法能