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#4
summarized by : QIU YUE
どんな論文か？
Transformer構造をSingle-object trackingタスクに導入した．既存のSiameseベースのモデルが背景に含まれる豊かなSceneの情報をうまく活用できない欠点がある．また既存のdiscriminative trackersは構造上より複雑であり、学習が複数のステージに分けられてしまうことが多い．この論文では、構造上簡単で実装しやすい性能の高いなTrackerを提案した．
新規性
早い段階でTransformer構造をSingle-object trackingタスクに導入するところが新しい。また、提案手法のSOTAな精度もTransformer構造がこのタスクにおいての高い適応性を示した。
結果
・50FPS以上の運動スピードを実現した．
・4つのSingle-object trackingベンチマックデータセットにおいてSOTAを達成（GOT10k, LaSOT, NfS, TrackingNet）．
その他（なぜ通ったか？等）
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