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基于Transformer的适应外观形变和抗相似物干扰的目标跟踪算法

一、引言

目标跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向之一，广泛应用于视频监控、智能驾驶、人机交互等众多领域。然而，在实际应用中，目标跟踪面临着诸多挑战，如外观形变、相似物干扰等。为了解决这些问题，本文提出了一种基于Transformer的目标跟踪算法，该算法能够适应目标外观的形变，并有效抵抗相似物的干扰。

二、相关工作

在目标跟踪领域，传统的跟踪算法如基于特征的方法、基于模板的方法等在面对复杂场景时往往难以取得理想的效果。近年来，深度学习在目标跟踪领域取得了显著的进展，如基于卷积神经网络（CNN）的跟踪算法。然而，这些算法在处理