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UMMAFormer：一种用于时间伪造定位的通用多模式自适应 Transformer 框架
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于transformers的追踪框架MixFormer，通过Mixed Attention Module实现特征提取和目标信息集成的同步建模。设计了两种类型的MixFormer追踪器，使用不同的预训练方法，提出了减少计算成本的不对称注意机制和有效的得分预测模块。在七个追踪基准中创造了最新的性能标准。
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关键要点
- 提出了一种基于transformers的追踪框架MixFormer。
- 通过Mixed Attention Module实现特征提取和目标信息集成的同步建模。
- 设计了两种类型的MixFormer追踪器，使用不同的预训练方法。
- 提出了减少计算成本的不对称注意机制。
- 提出了有效的得分预测模块。
- 在七个追踪基准中创造了最新的性能标准，包括LaSOT、TrackingNet、VOT2020、GOT-10k、OTB100和UAV123。
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