MeMOTR: 基于长期记忆增强的Transformer多目标跟踪模型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
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