全球追踪变压器：实现目标跟踪的创新技术

目标跟踪是计算机视觉领域中的一个重要任务，它涉及在视频或图像序列中自动定位和跟踪感兴趣的目标。近年来，全球追踪变压器（Global Tracking Transformers）成为目标跟踪领域的一项创新技术，它结合了自注意力机制和Transformer模型，取得了令人瞩目的成果。在本文中，我们将介绍全球追踪变压器的基本原理，并提供相关的源代码示例。

全球追踪变压器的基本原理是将目标跟踪问题转化为序列建模任务。为了实现这一目标，我们需要使用一个Transformer模型来对输入序列进行编码，并通过自注意力机制来捕捉序列中的全局依赖关系。以下是一个简单的Python代码示例，演示了如何使用全球追踪变压器模型进行目标跟踪：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class