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标跟踪是指：给出目标在跟踪视频第一帧中的初始状态（如位置，尺寸），自动估计目标物体在后续帧中的状态。 目标跟踪分为单目标跟踪和多目标跟踪。 人眼可以比较轻松的在一段时间内跟住某个特定目标。但是对机器而言，这一任务并不简单，尤其是跟踪过程中会出现目标发生剧烈形变、被其他目标遮挡或出现相似物体干扰等等各种复杂的情况。过去几十年以来，目标跟踪的研究取得了长足的发展，尤其是各种机器学习算法被引入以来，目标跟踪算法呈现百花齐放的态势。2013年以来，深度学习方法开始在目标跟踪领域展露头脚，并逐渐在性能上超越传统方法，取得巨大的突破。
GOT-JEPA: Generic Object Tracking with Model Adaptation and Occlusion Handling using Joint-Embedding Predictive Architecture
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m^3TrackFormer: Transformer-based mmWave Multi-Target Tracking with Lost Target Re-Acquisition Capability
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The Mean of Multi-Object Trajectories
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LLMTrack: Semantic Multi-Object Tracking with Multi-modal Large Language Models
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EdgeDAM: Real-time Object Tracking for Mobile Devices
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Homotopic information gain for sparse active target tracking
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ReaMOT: A Benchmark and Framework for Reasoning-based Multi-Object Tracking
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Offline-Poly: A Polyhedral Framework For Offline 3D Multi-Object Tracking
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DHEA-MECD: An Embodied Intelligence-Powered DRL Algorithm for AUV Tracking in Underwater Environments with High-Dimensional Features
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