《基于Transformer的單目標跟蹤算法研究》

《基于Transformer的單目標跟蹤算法研究》一、引言在計算機視覺領域，單目標跟蹤算法一直是研究的熱點。隨著深度學習技術的不斷發(fā)展，基于Transformer的單目標跟蹤算法逐漸成為研究的焦點。Transformer模型以其自注意力機制和強大的特征提取能力，為單目標跟蹤任務提供了新的解決方案。本文旨在研究基于Transformer的單目標跟蹤算法，分析其原理、優(yōu)勢及存在的問題，并探討其未來的發(fā)展方向。二、Transformer模型概述Transformer模型是一種基于自注意力機制的深度學習模型，它通過多頭自注意力機制和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，實現(xiàn)了對輸入序列的并行計算和特征提取。在自然語言處理、圖像識別等領域，Transformer模型均取得了顯著的成果。在單目標跟蹤任務中，Transformer模型可以有效地提取目標特征，提高跟蹤的準確性和魯棒性。三、基于Transformer的單目標跟蹤算法原理基于Transformer的單目標跟蹤算法主要包括特征提取、目標模板生成、相似度度量及目標定位等步驟。首先，通過Transformer模型提取視頻幀中的目標特征；其次，生成目標模板，用于與后續(xù)幀中的目標進行匹配；然后，計算目標模板與視頻幀中候選目標的相似度，得到目標的位置信息；最后，根據(jù)位置信息對目標進行定位。四、基于Transformer的單目標跟蹤算法優(yōu)勢基于Transformer的單目標跟蹤算法具有以下優(yōu)勢：1.自注意力機制：Transformer模型采用自注意力機制，可以有效地提取目標特征，提高跟蹤的準確性。2.并行計算：Transformer模型支持并行計算，提高了算法的運行效率。3.強大的特征提取能力：Transformer模型具有強大的特征提取能力，可以適應復雜的場景和目標形態(tài)變化。4.魯棒性強：基于Transformer的單目標跟蹤算法對光照、遮擋、尺度變化等干擾因素具有較強的魯棒性。五、存在的問題及挑戰(zhàn)盡管基于Transformer的單目標跟蹤算法取得了顯著的成果，但仍存在一些問題及挑戰(zhàn)：1.計算復雜度：雖然Transformer模型具有并行計算的優(yōu)勢，但在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時，其計算復雜度仍然較高，需要進一步優(yōu)化。2.實時性：在實時性要求較高的場景中，如何平衡算法的準確性和實時性是一個挑戰(zhàn)。3.魯棒性問題：對于一些特殊場景（如極端光照、極度遮擋等），算法的魯棒性仍有待提高。4.數(shù)據(jù)集問題：目前針對單目標跟蹤任務的數(shù)據(jù)集仍存在不足，需要進一步構建大規(guī)模、多樣化的數(shù)據(jù)集以提升算法性能。六、未來發(fā)展方向未來，基于Transformer的單目標跟蹤算法將朝著以下方向發(fā)展：1.優(yōu)化算法結構：通過改進Transformer模型的結構，提高其計算效率和特征提取能力。2.融合多模態(tài)信息：將視覺信息與其他傳感器信息進行融合，以提高算法的魯棒性和準確性。3.強化學習與自監(jiān)督學習：結合強化學習和自監(jiān)督學習，提升算法在復雜場景下的自適應能力。4.構建大規(guī)模數(shù)據(jù)集：構建更加豐富、多樣化的數(shù)據(jù)集，以提升算法在不同場景下的泛化能力。5.跨領域應用：將單目標跟蹤算法應用于其他領域，如智能駕駛、安防監(jiān)控等，推動相關領域的發(fā)展。七、結論基于Transformer的單目標跟蹤算法在計算機視覺領域具有廣泛的應用前景。通過深入研究其原理、優(yōu)勢及存在的問題，我們可以進一步優(yōu)化算法結構，提高其計算效率和特征提取能力。未來，隨著深度學習技術的不斷發(fā)展，基于Transformer的單目標跟蹤算法將在更多領域得到應用，為計算機視覺領域的發(fā)展做出貢獻。八、具體研究方法與實施策略針對基于Transformer的單目標跟蹤算法的研究，我們需要從多個方面進行深入探討和實踐。首先，優(yōu)化算法結構。這需要我們深入研究Transformer模型的工作原理，理解其內(nèi)部各個組件的作用，然后通過改進模型結構來提高其計算效率和特征提取能力。這可能涉及到對自注意力機制、位置編碼等關鍵組件的優(yōu)化，也可能需要對模型參數(shù)進行精細調整。其次，融合多模態(tài)信息。為了實現(xiàn)這一目標，我們需要研究如何將視覺信息與其他傳感器信息進行有效地融合。這可能涉及到對不同傳感器數(shù)據(jù)的預處理、特征提取以及融合策略的設計。通過這種方式，我們可以提高算法的魯棒性和準確性，使其在更復雜的場景下也能表現(xiàn)出良好的性能。第三，強化學習與自監(jiān)督學習的結合。強化學習和自監(jiān)督學習都是當前深度學習領域的研究熱點。通過將這兩種學習方式結合，我們可以讓算法在復雜場景下具有更強的自適應能力。這需要我們對強化學習和自監(jiān)督學習的原理有深入的理解，然后設計出合適的算法來結合這兩種學習方式。第四，構建大規(guī)模數(shù)據(jù)集。為了提升算法在不同場景下的泛化能力，我們需要構建更加豐富、多樣化的數(shù)據(jù)集。這需要我們收集大量的數(shù)據(jù)，然后進行標注和整理。同時，我們還需要研究如何利用這些數(shù)據(jù)來訓練和優(yōu)化我們的算法。最后，跨領域應用。單目標跟蹤算法不僅可以在計算機視覺領域得到應用，還可以在其他領域如智能駕駛、安防監(jiān)控等得到應用。為了推動這些領域的發(fā)展，我們需要將單目標跟蹤算法進行適當?shù)母倪M和優(yōu)化，以適應這些領域的需求。九、面臨的挑戰(zhàn)與解決方案在基于Transformer的單目標跟蹤算法的研究過程中，我們可能會面臨許多挑戰(zhàn)。例如，如何有效地融合多模態(tài)信息、如何處理復雜場景下的自適應性問題、如何構建大規(guī)模且多樣化的數(shù)據(jù)集等。針對這些挑戰(zhàn)，我們需要深入研究相關理論和技術，然后設計出合適的解決方案。例如，對于多模態(tài)信息的融合問題，我們可以研究跨模態(tài)的特征表示和學習方法；對于自適應性問題，我們可以利用強化學習和自監(jiān)督學習等方法來提高算法的適應性；對于數(shù)據(jù)集的構建問題，我們可以利用眾包等方式來收集和標注大量數(shù)據(jù)。十、未來展望未來，基于Transformer的單目標跟蹤算法將在計算機視覺領域發(fā)揮越來越重要的作用。隨著深度學習技術的不斷發(fā)展，我們相信基于Transformer的單目標跟蹤算法將在更多領域得到應用，為計算機視覺領域的發(fā)展做出更大的貢獻。同時，我們也期待看到更多的研究者加入到這個領域的研究中來，共同推動基于Transformer的單目標跟蹤算法的發(fā)展。十一、技術細節(jié)與實現(xiàn)基于Transformer的單目標跟蹤算法在技術實現(xiàn)上，主要涉及到特征提取、目標模板生成、相似度度量以及跟蹤策略等幾個關鍵步驟。首先，通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡進行特征提取，獲取目標及周圍環(huán)境的豐富信息；其次，利用Transformer結構生成目標模板，以捕捉目標的動態(tài)變化；再次，通過計算目標模板與搜索區(qū)域之間的相似度，實現(xiàn)目標的精準定位；最后，根據(jù)跟蹤結果調整跟蹤策略，以適應不同場景下的需求。在具體實現(xiàn)上，我們可以采用諸如PyTorch或TensorFlow等深度學習框架，構建基于Transformer的單目標跟蹤模型。模型訓練過程中，需要大量的帶標簽數(shù)據(jù)進行監(jiān)督學習，以提高模型的泛化能力。同時，為了應對復雜場景下的挑戰(zhàn)，我們可以引入無監(jiān)督學習或半監(jiān)督學習的方法，以增強模型的自適應性和魯棒性。十二、實驗設計與分析為了驗證基于Transformer的單目標跟蹤算法的有效性，我們需要設計合理的實驗方案。首先，需要構建包含多種場景和數(shù)據(jù)集的實驗環(huán)境，以模擬實際應用中的各種情況；其次，設定合理的實驗參數(shù)和評價指標，如跟蹤準確率、魯棒性、計算復雜度等；最后，通過大量實驗數(shù)據(jù)來評估算法的性能。在實驗分析中，我們需要對比基于Transformer的單目標跟蹤算法與其他傳統(tǒng)算法的性能差異，分析算法在不同場景下的優(yōu)缺點。同時，我們還需要對算法的魯棒性、實時性等方面進行深入分析，以評估算法在實際應用中的可行性。十三、實驗結果與討論通過實驗數(shù)據(jù)的分析，我們可以得出基于Transformer的單目標跟蹤算法在多數(shù)場景下都表現(xiàn)出了優(yōu)秀的性能。尤其在復雜場景下，算法能夠有效地處理多模態(tài)信息融合、自適應性問題等挑戰(zhàn)。同時，算法的魯棒性和實時性也得到了很好的保障。然而，在實際應用中，我們還需要進一步優(yōu)化算法的性能，以提高其在各種場景下的適應性和泛化能力。十四、應用領域拓展除了安防監(jiān)控領域，基于Transformer的單目標跟蹤算法還可以應用于許多其他領域。例如，在智能交通系統(tǒng)中，可以用于車輛監(jiān)控和交通流量分析；在智能醫(yī)療領域，可以用于病人監(jiān)護和手術輔助等任務；在智能家居領域，可以用于家庭安全監(jiān)控和人機交互等場景。通過拓展應用領域，我們可以進一步推動基于Transformer的單目標跟蹤算法的發(fā)展。十五、總結與展望總結來說，基于Transformer的單目標跟蹤算法在計算機視覺領域具有廣闊的應用前景。通過深入研究相關理論和技術，我們可以解決面臨的挑戰(zhàn)，優(yōu)化算法性能，拓展應用領域。未來，隨著深度學習技術的不斷發(fā)展，我們相信基于Transformer的單目標跟蹤算法將在更多領域得到應用，為計算機視覺領域的發(fā)展做出更大的貢獻。同時，我們也期待看到更多的研究者加入到這個領域的研究中來，共同推動基于Transformer的單目標跟蹤算法的發(fā)展。十六、算法優(yōu)化與改進為了進一步提高基于Transformer的單目標跟蹤算法的性能，我們需要對算法進行持續(xù)的優(yōu)化和改進。首先，我們可以嘗試使用更高效的Transformer結構，如輕量級Transformer或自注意力機制的改進版本，以減少計算復雜度并提高跟蹤速度。其次，我們可以引入更多的上下文信息，通過多模態(tài)融合技術將視覺、音頻等不同模態(tài)的信息進行整合，以提高算法的魯棒性。此外，我們還可以利用無監(jiān)督或半監(jiān)督學習方法來進一步提高算法的泛化能力和適應性。在優(yōu)化算法的過程中，我們還需要關注模型的訓練過程。通過設計更有效的訓練策略，如使用更大的訓練數(shù)據(jù)集、采用更先進的優(yōu)化算法或引入正則化技術等手段，我們可以提高模型的泛化能力和魯棒性。此外，我們還可以利用遷移學習技術，將其他領域的知識遷移到單目標跟蹤任務中，以提高算法在不同場景下的適應性和泛化能力。十七、多模態(tài)信息融合在單目標跟蹤任務中，多模態(tài)信息融合是一種重要的技術手段。通過融合不同模態(tài)的信息，我們可以更全面地描述目標的狀態(tài)和特征，從而提高跟蹤的準確性和魯棒性。例如，我們可以將視覺信息與深度信息、紅外信息等融合起來，以提高算法在復雜環(huán)境下的適應性和泛化能力。此外，我們還可以利用語音信息、文本信息等其他模態(tài)的信息來輔助目標跟蹤任務，進一步提高算法的性能。十八、自適應學習能力為了進一步提高基于Transformer的單目標跟蹤算法的適應性，我們可以引入自適應學習能力。通過不斷學習新的知識和信息，使算法能夠自動適應不同的場景和任務需求。例如，我們可以利用強化學習技術來訓練模型的自適應學習能力，使模型能夠在不同的環(huán)境下自動調整參數(shù)和策略，以適應不同的任務需求。此外，我們還可以利用元學習技術來提高模型的泛化能力，使模型能夠快速適應新的任務和場景。十九、實時性與效率優(yōu)化在單目標跟蹤任務中，實時性和效率是非常重要的指標。為了進一步提高基于Transformer的單目標跟蹤算法的實時性和效率，我們可以嘗試使用更高效的計算資源和算法優(yōu)化技術。例如，我們可以使用GPU或TPU等高性能計算設備來加速模型的計算過程；同時，我們還可以采用模型剪枝、量化等技術來降低模型的復雜度，提高模型的運行效率。此外，我們還可以針對不同的應用場景進行定制化的優(yōu)化和調整，以更好地滿足實際應用需求。二十、多場景應用拓展除了上述的應用領域拓展外，基于Transformer的單目標跟蹤算法還可以進一步拓展到更多的場景中。例如，在航空航天領域中，我們可以利用該算法進行衛(wèi)星圖像的目標跟蹤；在智能體育領域中，我們可以利用該算法進行運動員的實時追蹤和動作分析等任務。通過多場景的應用拓展和不斷的技術創(chuàng)新和改進這些場景中的應用表現(xiàn)能夠進一步提高算法在不同場景下的泛化能力和實用性同時也能夠為這些領域的發(fā)展帶來更多的機遇和可能性。綜上所述通過不斷的理論和技術研究、優(yōu)化和改進以及拓展應用領域等方面的工作我們可以推動基于Transformer的單目標跟蹤算法的發(fā)展使其在更多領域得到應用并為計算機視覺領域的發(fā)展做出更大的貢獻。二十一、深入研究Transformer架構在繼續(xù)推進基于Transformer的單目標跟蹤算法的過程中，對Transformer架構的深入研究是關鍵的一環(huán)。我們可以從模型結構、注意力機制、位置編碼等方面進行深入研究，進一步優(yōu)化Transformer的結構設計。例如，我們可以嘗試引入更復雜的注意力機制，如自注意力、互注意力等，以提高模型對目標的關注度和準確性。同時，我們還可以研究不同層次的特征融合方法，以提高模型的魯棒性和泛化能力。此外，對于Transformer的位置編碼問題，我們也可以研究更加有效的位置編碼方式，以提高模型在處理不同場景和背景下的能力。二十二、引入深度學習技術深度學習技術在計算機視覺領域已經(jīng)取得了顯著的成果，我們可以將深度學習技術引入到基于Transformer的單目標跟蹤算法中。例如，我們可以使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）和Transformer相結合的方式，利用CNN提取目標的特征信息，再利用Transformer進行特征融合和目標跟蹤。此外，我們還可以使用生成對抗網(wǎng)絡（GAN）等技術，進一步提高模型的生成能力和魯棒性。二十三、結合多模態(tài)信息在單目標跟蹤任務中，結合多模態(tài)信息可以提高模型的準確性和魯棒性。我們可以研究如何將視覺信息、語音信息、文本信息等多種信息進行有效融合，以提高模型在復雜場景下的跟蹤能力。例如，我們可以利用語音識別技術獲取目標的語音信息，再結合視覺信息進行目標跟蹤；或者利用文本信息獲取目標的語義信息，進一步提高模型的語義理解和跟蹤能力。二十四、強化學習與優(yōu)化算法為了進一步提高基于Transformer的單目標跟蹤算法的實時性和效率，我們可以引入強化學習和優(yōu)化算法。例如，我們可以使用強化學習技術對模型進行訓練和優(yōu)化，使模型能夠根據(jù)不同的場景和任務自適應地調整參數(shù)和策略。同時，我們還可以研究更加高效的優(yōu)化算法，如梯度下降法、隨機梯度下降法等，以進一步提高模型的訓練速度和性能。二十五、實際應用與驗證最后，我們需要將上述的理論和技術研究應用到實際的應用場景中，并進行驗證和評估。我們可以通過實驗和測試來評估算法的性能和效果，并與傳統(tǒng)的單目標跟蹤算法進行對比和分析。同時，我們還可以收集用戶的反饋和建議，不斷改進和優(yōu)化算法，以滿足用戶的需求和期望。綜上所述，通過不斷的研究、優(yōu)化和拓展應用領域等方面的工作，我們可以推動基于Transformer的單目標跟蹤算法的發(fā)展，為計算機視覺領域的發(fā)展做出更大的貢獻。二十六、Transformer模型在單目標跟蹤中的進一步優(yōu)化在基于Transformer的單目標跟蹤算法中，Transformer模型作為核心部分，其性能的優(yōu)化直接關系到整個算法的跟蹤效果。因此，我們可以通過改進Transformer模型的結構、增強其特征提取能力以及優(yōu)化其訓練策略等方面來進一步提升算法的跟蹤性能。首先，我們可以對Transformer模型的架構進行改進。例如，通過增加更多的自注意力層和交叉注意力層，提高模型對復雜場景中目標特征的提取和識別能力。同時，我們還可以通過引入殘差連接、歸一化層等技術，提高模型的穩(wěn)定性和泛化能力。其次，我們可以利用多模態(tài)信息融合技術來增強模型的特征提取能力。除了視覺信息外，還可以結合其他傳感器數(shù)據(jù)，如深度信息、紅外信息等，以提高模型在復雜環(huán)境下的魯棒性。此外，我們還可以利用無監(jiān)督學習或半監(jiān)督學習方法，使模型能夠自動學習并提取更多有用的特征信息。另外，優(yōu)化訓練策略也是提高模型性能的重要手段。我們可以采用更高效的優(yōu)化算法，如AdamW、Adamax等，以加快模型的訓練速度并提高其性能。同時，我們還可以引入早停法、學習率調整等技巧，防止模型過擬合和欠擬合現(xiàn)象的發(fā)生。二十七、多目標跟蹤與交互行為分析在單目標跟蹤的基礎上，我們還可以進一步研究多目標跟蹤技術以及目標之間的交互行為分析。多目標跟蹤技術可以同時對多個目標進行跟蹤和識別，對于復雜場景下的多目標管理和分析具有重要意義。而交互行為分析則可以分析目標之間的相互關系和交互行為，為智能視頻監(jiān)控、人機交互等領域提供更多有價值的信息。為了實現(xiàn)多目標跟蹤和交互行為分析，我們可以將基于Transformer的單目標跟蹤算法進行擴展和改進。例如，我們可以利用Transformer模型的并行計算能力，同時對多個目標進行跟蹤和識別。同時，我們還可以結合圖論、社交網(wǎng)絡分析等技術，對目標之間的交互行為進行建模和分析。二十八、跨模態(tài)單目標跟蹤技術研究隨著跨模態(tài)技術的發(fā)展，我們可以將跨模態(tài)技術與單目標跟蹤算法相結合，實現(xiàn)跨模態(tài)單目標跟蹤技術。該技術可以結合不同模態(tài)的數(shù)據(jù)信息，如音頻、視頻、文本等，提高算法在復雜場景下的魯棒性和準確性。在跨模態(tài)單目標跟蹤技術中，我們可以利用語音識別技術獲取目標的語音信息，再結合視覺信息進行跨模態(tài)的目標跟蹤。同時，我們還可以利用文本信息獲取目標的語義信息，進一步豐富目標的特征描述和提高算法的語義理解和跟蹤能力。二十九、數(shù)據(jù)集與實驗驗證為了驗證上述研究的可行性和有效性，我們需要構建大規(guī)模的單目標跟蹤數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集應包含多種場景、多種目標和多種挑戰(zhàn)因素，以充分測試算法的性能和魯棒性。同時，我們還需要進行大量的實驗驗證和分析，與傳統(tǒng)的單目標跟蹤算法進行對比和分析，評估算法的準確性和實時性等性能指標。三十、總結與展望綜上所述，基于Transformer的單目標跟蹤算法研究是一個具有挑戰(zhàn)性和前景的研究方向。通過不斷的研究、優(yōu)化和拓展應用領域等方面的工作，我們可以推動該算法的發(fā)展并為其在計算機視覺領域的應用做出更大的貢獻。未來，隨著人工智能技術的不斷發(fā)展和應用場景的不斷拓展，基于Transformer的單目標跟蹤算法將有更廣泛的應用前景和挑戰(zhàn)等待我們?nèi)ヌ剿骱徒鉀Q。一、引言在計算機視覺領域，單目標跟蹤算法是重要的研究方向之一。隨著深度學習和人工智能技術的不斷發(fā)展，結合不同模態(tài)的數(shù)據(jù)信息以提高算法在復雜場景下的魯棒性和準確性，已成為當前研究的熱點。特別是基于Transformer的單目標跟蹤算法，由于其強大的特征提取和跨模態(tài)信息融合能力，受到了廣泛關注。本文將深入探討基于Transformer的單目標跟蹤算法的研究內(nèi)容、方法、實驗及未來展望。二、Transformer模型與單目標跟蹤Transformer模型是一種基于自注意力機制的深度學習模型，其通過自注意力機制和編碼器-解碼器結構，能夠有效地提取和融合不同模態(tài)的數(shù)據(jù)信息。在單目標跟蹤任務中，Transformer模型可以用于提取目標的特征信息，同時結合音頻、視頻、文本等多種模態(tài)的信息，提高算法的魯棒性和準確性。三、跨模態(tài)單目標跟蹤技術在跨模態(tài)單目標跟蹤技術中，我們可以利用語音識別技術獲取目標的語音信息，通過視覺信息獲取目標的視覺特征，再結合Transformer模型進行跨模態(tài)的目標跟蹤。同時，我們還可以利用文本信息獲取目標的語義信息，進一步豐富目標的特征描述和提高算法的語義理解和跟蹤能力。這種跨模態(tài)的信息融合方式可以充分利用不同模態(tài)的信息互補性，提高算法在復雜場景下的跟蹤性能。四、算法設計與實現(xiàn)基于Transformer的單目標跟蹤算法設計主要包括特征提取、跨模態(tài)信息融合和目標跟蹤三個部分。首先，通過Transformer模型提取目標的特征信息；其次，將音頻、視頻、文本等多種模態(tài)的信息進行融合，形成目標的綜合特征描述；最后，利用目標跟蹤算法，在視頻序列中實現(xiàn)對目標的準確跟蹤。在實現(xiàn)方面，我們需要構建一個包含多種場景、多種目標和多種挑戰(zhàn)因素的大規(guī)模單目標跟蹤數(shù)據(jù)集，以充分測試算法的性能和魯棒性。同時，我們還需要設計合理的實驗方案，與傳統(tǒng)的單目標跟蹤算法進行對比和分析，評估算法的準確性和實時性等性能指標。五、實驗與結果分析通過大量的實驗驗證，我們發(fā)現(xiàn)基于Transformer的單目標跟蹤算法在復雜場景下具有較高的魯棒性和準確性。與傳統(tǒng)的單目標跟蹤算法相比，該算法能夠更好地融合多種模態(tài)的信息，提高目標的特征描述和語義理解能力。同時，該算法還具有較高的實時性，能夠滿足實際應用的需求。六、挑戰(zhàn)與未來展望雖然基于Transformer的單目標跟蹤算法已經(jīng)取得了較好的性能，但仍面臨一些挑戰(zhàn)和問題。例如，在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時，算法的計算復雜度和實時性仍需進一步提高。此外，在實際應用中，還需要考慮算法的適應性和泛化能力等問題。未來，隨著人工智能技術的不斷發(fā)展和應用場景的不斷拓展，基于Transformer的單目標跟蹤算法將有更廣泛的應用前景和挑戰(zhàn)等待我們?nèi)ヌ剿骱徒鉀Q。例如，可以進一步研究跨模態(tài)信息的融合方式、提高算法的魯棒性和準確性、優(yōu)化算法的計算復雜度和實時性等方面的工作。同時，還可以將該算法應用于更多領域，如智能安防、智能交通等，為人工智能技術的發(fā)展做出更大的貢獻。七、實驗方法與過程為了評估基于Transformer的單目標跟蹤算法的準確性和實時性等性能指標，我們設計了一系列實驗。首先，我們收集了大量的單目標跟蹤數(shù)據(jù)集，包括各種復雜場景下的視頻序列，如光照變化、背景干擾、目標遮擋等。然后，我們使用這些數(shù)據(jù)集來訓練和測試我們的算法。在實驗過程中，我們將基于Transformer的單目標跟蹤算法與傳統(tǒng)單目標跟蹤算法進行對比。具體來說，我們采用了兩種典型的傳統(tǒng)單目標跟蹤算法，即基于特征工程