We follow the setup from [1]}, [2]}, [3]} for training and inference.
We use standard data augmentations during training: randomly scaling using a factor within \([0.6, 1.4]\) , random rotation within \([-40^{\circ }, 40^{\circ }]\)  and random flipping. Each frame is cropped based on the ground-truth bounding box and padded to \(256\times 256\)  pixels. The inference is done on a single scale.
The clip length is set to \(T=8\)  frames both for training and inference.
<FIGURE><FIGURE>
Мы следуем настройкам из [1], [2], [3] для обучения и вывода.

Мы используем стандартные аугментации данных во время обучения: случайное масштабирование фактором в пределах [0.6, 1.4], случайное вращение в пределах [-40°, 40°] и случайное отражение. Каждый кадр обрезается на основе ограничивающего прямоугольника и дополняется до размера 256x256 пикселей. Вывод осуществляется в одном масштабе.

Длина клипа установлена на T=8 кадров как для обучения, так и для вывода.

<FIGURE><FIGURE>