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多对象跟踪（MOT）是各个领域的关键任务，例如官能分析，监视和自动驾驶汽车。联合检测和追踪范式已经进行了广泛的研究，在训练和部署经典的逐个检测范式的同时，在实现先进的性能的同时，训练和部署更快，更方便。本文通过利用现行的卷积神经网络（CNN）和新型视觉变压器技术局部性来探讨增强MOT系统的可能性。在计算机视觉任务中采用的变压器中有几种延期。虽然变形金刚擅长建模全局信息以进行长时间的嵌入，但缺少学习本地特征的局部机器。这可能导致小物体的疏忽，这可能会导致安全问题。我们将TransTrack MOT系统与localvit所赋予的局部性机制相结合，并发现该位置增强系统在MOT17数据集上比基线TransTrack优于基线转移。
多个对象跟踪的变压器：探索视觉
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