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单模型和任意模态的视频目标跟踪
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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
通过低秩分解和重构技术，提出了一种统一跟踪器Un-Track。该方法通过学习共同的潜在空间来处理任何模态，并且只使用RGB-X对来学习共同的表示。在五个具有不同模态的基准数据集上的比较表明，Un-Track超过了最先进的统一跟踪器和经过模态特定微调的对应物，验证了其有效性和实用性。
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关键要点
- 提出了一种统一跟踪器Un-Track，基于低秩分解和重构技术。
- Un-Track通过学习共同的潜在空间来处理任何模态。
- 该方法仅使用RGB-X对来学习共同的表示。
- 在单个基于转换器的体系结构中实现了有效的统一和适应任何缺失的模态。
- 无需进行模态特定的微调。
- 在五个具有不同模态的基准数据集上进行比较，Un-Track表现优于最先进的统一跟踪器和经过模态特定微调的对应物。
- 验证了Un-Track的有效性和实用性。
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