在MCTR的跟蹤模組中，自注意力機制的引入對於維持物體身份的一致性至關重要。自注意力機制允許模型在更新跟蹤嵌入時，考慮到所有跟蹤嵌入之間的相互關係。具體來說，當一個跟蹤查詢強烈地“聲稱”某個特定身份時，其他跟蹤查詢可以通過自注意力機制觀察到這一點，從而被鼓勵不要聲稱相同的身份。這種競爭性學習的過程有助於減少身份混淆，並促進在不同相機視角和時間步之間保持一致的物體身份。此外，這種自注意力的設計使得模型能夠在多視角的情境下，根據不同視角的檢測信息動態調整跟蹤嵌入，進一步增強了物體身份的一致性。