다중 뷰 객체 연관 (Multi-view object association)은 많은 다중 카메라 인지 (multi-camera perception) 작업의 근간이 되는 중요한 컴퓨터 비전 (computer vision) 문제입니다. 이 작업은 자연스럽게 제약 조건이 있는 일대일 매칭 (one-to-one matching) 문제로 정식화되지만, 최근 연구들은 모델 평가를 위해 AP 및 FPR-95와 같은 쌍별 랭킹 메트릭 (pairwise ranking metrics)에 크게 의존하고 있습니다. 우리는 이러한 메트릭들과 실제 할당 (assignment) 목표 사이의 근본적인 불일치를 강조합니다. 이론적으로, 우리는 할당이 이미 올바른 상태임에도 불구하고 AP와 FPR-95가 불완전할 수 있으며, Sinkhorn 기반 정규화 (Sinkhorn-based normalization)를 통해 이를 완벽하게 만들 수 있음을 보여줍니다. 반대로, 최적의 쌍별 랭킹 (pairwise ranking)이 여전히 잘못된 할당으로 이어질 수 있습니다. 우리는 통제된 사후 처리 스트레스 테스트 (post-processing stress test)로서 Sinkhorn 기반 정규화를 사용하여 이러한 불일치를 실제로 검증합니다. 우리는 단 몇 개의 사후 처리 파라미터 (post-processing parameters)를 최적화하는 것만으로도 ACC 및 IPAA와 같은 할당 수준 메트릭 (assignment-level metrics)의 상응하는 개선 없이 AP와 FPR-95를 크게 높일 수 있음을 보여줍니다.