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新的PATT框架利用特权训练数据增强视觉跟踪器性能

研究人员开发了一个名为特权外观迁移跟踪（PATT）的新训练框架，以提高视觉跟踪器的性能。PATT在训练期间利用帧级地面真实数据，提供部署时无法获得的精确目标裁剪。该框架通过迁移特权外观来训练学生跟踪器预测教师的搜索表示，并根据教师的定位优势和准确性进行加权。训练后，移除教师组件，留下一个可部署的学生跟踪器，该跟踪器在多个基准和跟踪协议上实现了持续的收益。