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视觉跟踪（VLT）通过整体语言描述增强了传统的视觉对象跟踪，要求跟踪器除了视觉信息之外，还可以灵活地理解复杂而多样的文本。但是，大多数现有的视觉跟踪器仍然过于依赖最初的固定多模式提示，这些提示迫使它为动态变化的目标提供有效的指导。幸运的是，互补学习系统（CLS）理论表明，人类成员系统可以动态存储和利用多模式感知信息，从而适应新的情况。受到此启发，（i）我们提出了一个基于mem-ory的v is-l and an an an an an an gracker（memvlt）。通过将内存建模合并以调整静态提示，我们的方法可以提供自适应提示来跟踪指导。（ii）具体来说，根据CLS理论设计了内存存储和内存相互作用模块。这些模块有助于短期和长期记忆之间的存储和灵活的相互作用，从而生成适应目标变化的提示。（iii）最后，我们在主流VLT数据集上进行了广泛的经验（例如g。，mgit，tnl2k，lasot和lasot ext）。实验结果表明，MEMVLT实现了新的最先进的表现。令人印象深刻的是，它在MGIT上获得了69.4％的AUC和TNL2K的63.3％AUC，将现有最佳结果分别提高了8.4％和4.7％。代码和模型将在以下网址发布：https：//github.com/xiaokunfeng/memvlt。
memvlt：基于自适应内存的提示
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