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多目标跟踪的表示对齐对比正则化
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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
研究者提出了一种名为“RelatiViT”的新方法，利用Transformer模型的长程注意力能力对基准数据集进行标注和评估，以提高计算机视觉系统在识别实物基础空间关系方面的性能。实验证明，RelatiViT在实际场景中优于朴素基准的空间关系预测方法。
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关键要点
- 当前计算机视觉系统在识别实物基础空间关系方面的性能较差。
- 提出了精确的关系定义以允许对基准数据集进行一致的标注。
- 利用Transformer模型的长程注意力能力进行任务评估。
- 提出了一种名为“RelatiViT”的新方法。
- RelatiViT在实际场景中优于朴素基准的空间关系预测方法。
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