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Transformer 从语言到视觉到 MOT 的发展：对基于 Transformer 的多目标跟踪的文献综述
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文总结了计算机视觉领域中应用transformer的进展，指出其在多目标跟踪研究中逐渐具备竞争力，但仍落后于传统深度学习方法。
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关键要点
- transformer神经网络结构通过注意力机制实现自回归的序列到序列建模。
- transformer在自然语言处理和计算机视觉等领域取得了重大突破。
- 本文综述了在计算机视觉领域中应用transformer的主要进展。
- 针对多目标跟踪(MOT)进行讨论，指出transformer在最新的MOT研究中逐渐具备竞争力。
- transformer在多目标跟踪方面仍然落后于传统深度学习方法。
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