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《基于Transformer的单目标跟踪算法研究》

一、引言

在计算机视觉领域，单目标跟踪算法一直是研究的热点。随着深度学习技术的不断发展，基于Transformer的单目标跟踪算法逐渐成为研究的焦点。Transformer模型以其自注意力机制和强大的特征提取能力，为单目标跟踪任务提供了新的解决方案。本文旨在研究基于Transformer的单目标跟踪算法，分析其原理、优势及存在的问题，并探讨其未来的发展方向。

二、Transformer模型概述

Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型，它通过多头自注意力机制和前馈神经网络，实现了对输入序列的并行计算和特征提取。在自然语言