網(wǎng)球賽場的鷹眼判罰（圖片來源于網(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，可被視為代表整個序列的決定性樣本。為快速適應(yīng)基礎(chǔ)模型以適應(yīng)場景,，團(tuán)隊通過充分利用決定性樣本,，提出CLNet。具體而言,，團(tuán)隊通過有效提取序列特定信息,，提出了一種基于統(tǒng)計的緊湊潛在特征以實現(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)隊設(shè)計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景變化。

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

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

特斯聯(lián)矢志推動前沿技術(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)實世界的真實挑戰(zhàn),。