在实际跟踪时,通过利用当前跟踪目标的有限样本信息对预训练模型微调(fine-tune), 使模型对当前跟踪目标有更强的分类性能,这种迁移学习的思路极大的减少了对跟踪目标训练样本的需求,也提高了跟踪算法的性能。
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