網(wǎng)球賽場(chǎng)的鷹眼判罰（圖片來(lái)源于網(wǎng)絡(luò)）

初始（第一）幀中的樣本因其包含豐富的序列特定信息，可被視為代表整個(gè)序列的決定性樣本,。為快速適應(yīng)基礎(chǔ)模型以適應(yīng)場(chǎng)景,，團(tuán)隊(duì)通過(guò)充分利用決定性樣本，提出CLNet,。具體而言,，團(tuán)隊(duì)通過(guò)有效提取序列特定信息，提出了一種基于統(tǒng)計(jì)的緊湊潛在特征以實(shí)現(xiàn)快速調(diào)整,。此外,，為進(jìn)一步提高所提出CLNet的辨別能力，團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一種全新的多樣化樣本挖掘策略用于訓(xùn)練,。最后,，團(tuán)隊(duì)提出了一種條件更新策略，以高效更新基礎(chǔ)模型從而處理跟蹤階段的場(chǎng)景變化,。

為評(píng)估該方法的泛化能力和有效性,，團(tuán)隊(duì)采用該方法調(diào)整三個(gè)經(jīng)典的基于孿生網(wǎng)絡(luò)的跟蹤器，即：SiamRPN++,、SiamFC,，以及SiamBAN。在六個(gè)數(shù)據(jù)集上的廣泛實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，所有三個(gè)調(diào)整后的跟蹤器在準(zhǔn)確性方面均獲得了卓越的性能,，并同時(shí)具備高運(yùn)行速度。

除運(yùn)動(dòng)競(jìng)技外,，該研究成果在自動(dòng)駕駛,、機(jī)器人導(dǎo)航與交互、醫(yī)療影像分析,、工業(yè)自動(dòng)化,、航空航天等公域現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中亦擁有廣泛的應(yīng)用前景。如,，在自動(dòng)駕駛汽車中,，目標(biāo)跟蹤可以幫助車輛實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)周圍其他車輛、行人和障礙物的位置變化,，對(duì)駕駛決策和避障系統(tǒng)至關(guān)重要,；在制造業(yè)中,，目標(biāo)跟蹤可用于自動(dòng)化生產(chǎn)線上的工件定位、質(zhì)量檢測(cè)和流程控制,；在航空航天領(lǐng)域,，目標(biāo)跟蹤則可用于追蹤和監(jiān)測(cè)飛行器或衛(wèi)星的運(yùn)行狀態(tài)，等,。

特斯聯(lián)矢志推動(dòng)前沿技術(shù)的突破及面向落地的解決方案的研發(fā)，將進(jìn)一步發(fā)揮其AIoT稟賦,，以科技解決現(xiàn)實(shí)世界的真實(shí)挑戰(zhàn),。