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    中科院提出 DTLLM-VLT | 利用连贯提示框架和大语言模型为视觉语言跟踪提供多粒度语义增强 !

    单目标跟踪(SOT)是计算机视觉任务中的关键,专注于在视频序列中跟踪移动目标。研究行人一致观察到,在内容更复杂的长时间视频中,大多数跟踪器的性能有限。此外,仅依赖视觉模态大大限制了这种系统的多功能性。因此,一些研究开始为SOT任务提供语义标注,导致了视觉语言跟踪(VLT)任务的产生。VLT任务的提出帮助SOT研究更接近人类方式,并拓宽了其应用前景。与边界框(BBox)相比,自然语言提供了更用户友好和直观的目标描述方式,允许从空间位置到高级语义细节的精确描述,以提高跟踪性能。在定义VLT任务时,研究行人从两个主要观点整合文本标注:

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    正式揭晓!腾讯云开发者社区2020年度优秀讲师&TOP作者榜单

    回首不平凡的2020年,技术力量越来越受到重视,技术从业者的责任也越来越重大。突发事件、流量洪峰、协同开源……一轮又一轮的挑战背后,是技术从业者们默默的努力。然而,技术的发展,不仅需要默默努力,更需要站出来发声,以文字发声,以演讲发声,分享自己的实践经验,推进技术整体的进步,更是十分珍贵。 2020年,云+社区携手业界各方专家、一线开发者,真诚分享、多方交流,让技术的声音传递给更多人:在这一年里,数百位来自不同技术领域的大咖们,为我们呈现了数百场精彩纷呈的演讲;15000余名专栏作者们笔耕不辍,贡献出

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