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每日学术速递1.29
变换器框架在视觉物体追踪中表现出了卓越的性能，因为它在模板和搜索图像的信息聚合方面具有众所周知的注意力机制。最近的进展主要集中在探索注意力机制的变种，以实现更好的信息聚合。我们发现这些方案等同于甚至只是基本的自我注意机制的一个子集。在本文中，我们证明了虚无缥缈的自我注意结构对于信息聚合来说是足够的，而结构调整是不必要的。关键不在于注意力结构，而在于如何提取用于跟踪的鉴别性特征，加强目标和搜索图像之间的交流。
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智慧交通day04-特定目标车辆追踪03：siamese在目标跟踪中的应用-SiamFC(2016)
SiamFC采用了全卷积式的Siamese网络实现目标跟踪，其网络结构如下图所示，具有两个权值共享的分支。其中，z为127×127的模板图像相当于要追踪的目标，x为255×255的搜索图像，我们要完成的就是在x中找到z的位置。
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OpenSearch图搜图、文搜图向量检索最佳实践
本文介绍如何通过OpenSearch【向量检索版】帮助企业在没有向量数据的情况下快速搭建图像搜索服务，解决图片向量化、向量搜索等检索难题，实现以图搜图、以文搜图等多种图像检索能力。并通过数据压缩功能，降低存储空间，降低业务成本，为企业提供效果、性能双保障。
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