FACT（Feature Adaptive Continual-learning Tracker）は、過去の追跡情報を活用することで、特に以下のようなシナリオで性能が向上します。まず、長期的な遮蔽が発生する状況です。物体が他の物体や背景によって一時的に隠れると、従来の手法では特徴が汚染され、正確な追跡が困難になります。しかし、FACTは過去の追跡情報を利用して、遮蔽中の物体の特徴を継続的に学習し、再度視認可能になった際に正確に再識別する能力を持っています。次に、複雑な環境においても、FACTは過去の情報を活用することで、物体の外観や動きの変化に適応しやすくなります。これにより、特に混雑したシーンや動的な背景が存在する場合においても、物体の追跡精度が向上します。さらに、長時間のビデオシーケンスにおいても、FACTは全ての過去の追跡情報を活用することで、物体の特徴を強化し、より高い識別能力を発揮します。