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DTLLM-VLT: 基于 LLM 的视觉语言跟踪多样化文本生成
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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
该研究提出了一种名为MMTrack的视觉-语言（VL）跟踪管道，通过将语言描述和边界框序列化为离散标记，实现了简单、灵活且有效的VL跟踪。实验结果表明，该方法在多个基准测试上取得了令人满意的结果。
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关键要点
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该研究提出了一种名为MMTrack的视觉-语言（VL）跟踪管道。
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MMTrack将VL跟踪视为一个标记生成任务。
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通过将语言描述和边界框序列化为离散标记，降低了VL跟踪建模的复杂性。
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该方法允许使用简单的交叉熵损失作为统一的优化目标。
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在多个基准测试上，MMTrack取得了令人满意的结果。
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