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#MixFormerV2
MixFormerV2:高效全变换器跟踪的新突破
2 个月前
MixFormerV2是一种新型的全变换器目标跟踪框架,通过引入预测令牌和蒸馏训练策略,实现了高效率和高性能的目标跟踪。本文将深入探讨MixFormerV2的设计思路、核心创新点以及在多个基准测试中的出色表现。
MixFormerV2
目标跟踪
Transformer
模型蒸馏
神经网络
Github
开源项目
2 个月前
相关项目
MixFormerV2
MixFormerV2是一个统一的全Transformer跟踪模型,无需密集卷积操作和复杂评分预测模块。该模型提出四个关键预测token,有效捕捉目标模板与搜索区域的相关性。项目还引入新型蒸馏模型压缩方法,包括密集到稀疏和深层到浅层两个阶段。MixFormerV2在LaSOT和TNL2k等多个基准测试中表现优异,分别达到70.6%和57.4%的AUC,同时在GPU上保持165fps的推理速度。值得注意的是,MixFormerV2-S是首个在CPU上实现实时运行的基于Transformer的单流跟踪器。
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