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#MeMOTR
MeMOTR: 基于长期记忆增强的Transformer多目标跟踪模型
2 个月前
MeMOTR是一种端到端的基于Transformer架构的多目标跟踪模型,通过长期记忆注入和自定义记忆注意力层显著提升了目标关联性能。本文详细介绍了MeMOTR的核心思想、网络结构、训练细节以及在多个数据集上的实验结果。
MeMOTR
多目标跟踪
Transformer
长期记忆
计算机视觉
Github
开源项目
2 个月前
相关项目
MeMOTR
MeMOTR提出了一种基于Transformer的端到端多目标跟踪方法,通过长期记忆注入和定制记忆注意力层提升目标关联性能。该方法在DanceTrack和SportsMOT等数据集上展现出优秀的跟踪效果,为复杂场景的多目标跟踪提供了新思路。项目开源了代码、预训练模型和使用说明,便于研究者复现和改进。
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