為了進一步改進MCTR以提高長期追蹤性能，可以考慮以下幾個方向。首先，增強模型對於時間序列信息的整合能力是關鍵。當前的MCTR模型主要依賴於當前和前一幀的信息，這可能限制了其對於長期運動模式的捕捉。引入更長的時間窗口或使用遞歸神經網絡（RNN）或長短期記憶（LSTM）網絡來處理時間序列數據，可能會改善對於物體運動的預測能力。其次，增強對於遮擋情況的處理能力也是一個重要的改進方向。可以考慮使用更複雜的場景建模技術，例如基於圖的模型，來捕捉物體之間的關係和相互作用，從而提高在複雜環境中的追蹤穩定性。最後，擴展訓練數據集的多樣性，特別是在不同環境和光照條件下的數據，將有助於提高模型的泛化能力，進而提升長期追蹤的性能。