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该论文提出了一种新颖的模型，名为TAP，可以在视频序列中有效地跟踪任何查询点在任何物理表面上的位置。该模型采用两个阶段：匹配阶段和细化阶段。该模型在TAP-Vid基准测试中表现优异，平均Jaccard（AJ）的改进幅度约为20％。该模型可以...

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该论文提出了一种新颖的模型，名为TAP，可以在视频序列中有效地跟踪任何查询点在任何物理表面上的位置。该模型采用两个阶段：匹配阶段和细化阶段。该模型在TAP-Vid基准测试中表现优异，平均Jaccard（AJ）的改进幅度约为20％。该模型可以...

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该论文提出了一种新颖的模型，名为TAP，可以在视频序列中有效地跟踪任何查询点在任何物理表面上的位置。该模型采用两个阶段：匹配阶段和细化阶段。该模型在TAP-Vid基准测试中表现优异，平均Jaccard（AJ）的改进幅度约为20％。该模型可以...

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2017年至2022年提出的Transformer模型进行广泛调查，概述了Transformer在自然语言处理、计算机视觉、多模态、音频和语音处理以及信号处理等五个领域中的应用，并对高影响力的Transformer模型进行了分析和分类。本文...

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该论文提出了一种新颖的模型，名为TAP，可以在视频序列中有效地跟踪任何查询点在任何物理表面上的位置。该模型采用两个阶段：匹配阶段和细化阶段。该模型在TAP-Vid基准测试中表现优异，平均Jaccard（AJ）的改进幅度约为20％。该模型可以...

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2017年至2022年提出的Transformer模型进行广泛调查，概述了Transformer在自然语言处理、计算机视觉、多模态、音频和语音处理以及信号处理等五个领域中的应用，并对高影响力的Transformer模型进行了分析和分类。本文...

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该论文提出了一种新颖的模型，名为TAP，可以在视频序列中有效地跟踪任何查询点在任何物理表面上的位置。该模型采用两个阶段：匹配阶段和细化阶段。该模型在TAP-Vid基准测试中表现优异，平均Jaccard（AJ）的改进幅度约为20％。该模型可以...

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2017年至2022年提出的Transformer模型进行广泛调查，概述了Transformer在自然语言处理、计算机视觉、多模态、音频和语音处理以及信号处理等五个领域中的应用，并对高影响力的Transformer模型进行了分析和分类。本文...