Transformer引入目标跟踪有什么缺点

Transformer是一种强大的序列建模方法，其在自然语言处理领域中取得了很大成功，而在目标跟踪领域中，Transformer模型也被引入来进行特征提取和目标分类。不过，引入Transformer模型也存在一些缺点，主要包括以下几点：

1. 计算量大：Transformer模型在进行特征提取时需要计算大量的乘法操作，因此计算量非常大，需要较高的计算资源和时间。

2. 数据量要求高：Transformer模型需要大量的训练数据来提取有用的特征，否则模型效果会非常差。

3. 特征抽象程度高：Transformer模型所提取的特征非常抽象，难以理解和解释。这使得模型在实际应用中难以调试和优化。