論文の概要: The Progression of Transformers from Language to Vision to MOT: A Literature Review on Multi-Object Tracking with Transformers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16784v1
- Date: Mon, 24 Jun 2024 16:45:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-25 13:55:51.399871
- Title: The Progression of Transformers from Language to Vision to MOT: A Literature Review on Multi-Object Tracking with Transformers
- Title（参考訳）: 言語から視覚からMOTへのトランスフォーマーの進歩:トランスフォーマーを用いた多目的追跡に関する文献レビュー
- Authors: Abhi Kamboj,
- Abstract要約: トランスフォーマーニューラルネットワークアーキテクチャは、自動回帰シーケンス・ツー・シーケンスモデリングを可能にする。
トランスフォーマーは様々なパターン認識タスク、特にコンピュータビジョンにも応用されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The transformer neural network architecture allows for autoregressive sequence-to-sequence modeling through the use of attention layers. It was originally created with the application of machine translation but has revolutionized natural language processing. Recently, transformers have also been applied across a wide variety of pattern recognition tasks, particularly in computer vision. In this literature review, we describe major advances in computer vision utilizing transformers. We then focus specifically on Multi-Object Tracking (MOT) and discuss how transformers are increasingly becoming competitive in state-of-the-art MOT works, yet still lag behind traditional deep learning methods.
- Abstract（参考訳）: トランスフォーマーニューラルネットワークアーキテクチャは、アテンション層を利用することで、自己回帰シーケンス・ツー・シーケンスのモデリングを可能にする。
元々は機械翻訳を応用して作られたが、自然言語処理に革命をもたらした。
近年、トランスフォーマーは様々なパターン認識タスク、特にコンピュータビジョンにも応用されている。
本稿では,トランスを用いたコンピュータビジョンの進歩について述べる。
次に、特にMOT(Multi-Object Tracking)に注目し、トランスフォーマーが最先端のMOTでますます競争力を高めつつある状況について論じる。
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