Transformer 跟踪的信息流优化
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。研究发现基于信息流的变压器跟踪器 (OIFTrack) 可以增强其辨别能力，并在挑战性的基准测试中取得杰出表现，特别是在一次跟踪基准测试 GOT-10k 中，平均重叠度达到 74.6%。
本文证明了自注意力结构足以实现信息聚合，无需进行结构适应以及对于目标跟踪提取辨别特征和增强目标和搜索图像之间的通信。通过采用基本的视觉 Transformer（ViT）架构作为主跟踪器，并将模板和搜索图像进行特征嵌入，进而提出了一种紧凑的变换跟踪器。该跟踪器仅由一个 ViT 主干和一个框头组成，可以以每秒 40 帧的速度运行，并在多个测试数据集上实现了最先进的跟踪效果。
