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PuTR: 用于解耦和在线多目标跟踪的纯 Transformer
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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
本论文提出了一种基于Transformer的方法，可以自然地将短期和长期关联解耦并在线进行，实验证明该方法在多个数据集上取得了强大的性能，并在领域迁移方面具有优势。
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关键要点
- 最近的多目标追踪研究在短期关联方面取得了显著成功。
- 长期追踪仍然是一个具有挑战性的任务。
- 本论文提出了一种基于Transformer的方法，能够自然地解耦短期和长期关联。
- 该方法通过模型化轨迹为有向无环图，并用二元邻接矩阵表示。
- 实验证明该方法在多个数据集上取得了强大的基线性能。
- 该方法在领域迁移方面具有优势。
- 由于解耦性质，训练和推理过程更加高效。
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