Stark:学习时空变压器进行视觉跟踪

斯塔克 的论文的正式实施 雇用视觉变压器项目的研究实习生： 强调 最强的表现 追踪器 LaSOT（AUC） GOT-10K（AO） TrackingNet（AUC） 斯塔克 67.1 68.8 82.0 TransT 64.9 67.1 81.4 TrDiMP 63.7 67.1 78.4 暹罗R-CNN 64.8 64.9 81.2 实时速度 STARK-ST50和STARK-ST101在Tesla V100 GPU上分别以40FPS和30FPS运行。 端到端，后处理免费 STARK是一种端到端跟踪方法，可以直接将一个准确的边界框预测为跟踪结果。 此外，STARK不使用任何对超参数敏感的后处理，因此性能稳定。 纯粹基于PyTorch的代码 STARK完全基于PyTorch实现。 安装环境 选项1 ：使用Anaconda conda create