연구진은 장시간, 다양한 시점, 조명 변화에도 객체를 재식별하는 REMIND 추적 시스템을 개발했어요. REMIND는 DINOv3 특징과 다중 프로토타입 외형 기억, 공간적 맥락 추론을 결합하여 실내 객체 재식별 성능을 높였어요. 새로운 데이터셋에서 REMIND는 90.35%의 IDF1을 달성하며 기존 방식보다 훨씬 뛰어난 성능을 보였어요.