تعزيز أداء مُتابِعات التوأمي (Siamese) المدربة في وضع عدم الاتصال أصبح أكثر صعوبة في الآونة الأخيرة، نظرًا لاستخراج المعلومات الثابتة من الإطار الأول بشكل شبه كامل. ومع ذلك، فإن هذه المُتابِعات تفتقر إلى القدرة على مقاومة تغيرات مظهر الهدف. تعتمد المُتابِعات الحالية التي تستخدم آليات تحديث القالب على التحسين العددي المستهلك للوقت والاستراتيجيات المعقدة المصممة يدويًا لتحقيق أداء تنافسي، مما يعيق استخدامها في تتبع الوقت الحقيقي والتطبيقات العملية. في هذا البحث، نقترح إطار عمل جديد للمتابعة يستند إلى شبكة ذاكرة الزمان والمكان، وهي قادرة على الاستفادة الكاملة من المعلومات التاريخية المتعلقة بالهدف لتحسين التكيف مع التغيرات في مظهره أثناء عملية المتابعة. بصفة خاصة، تم تقديم آلية ذاكرة جديدة تقوم بتخزين المعلومات التاريخية للهدف لتوجيه المُتابِع إلى التركيز على المناطق الأكثر إفادة في الإطار الحالي. بالإضافة إلى ذلك، فإن حساب الشبه على مستوى البكسل في شبكة الذاكرة يمكّن مُتابِعنا من إنشاء حدود مستطيلة أكثر دقة للهدف. أظهرت التجارب الواسعة والمقارنات مع العديد من المُتابِعات التنافسية على مقاييس صعبة ومقياس كبيرة مثل OTB-2015 وTrackingNet وGOT-10k وLaSOT وUAV123 وVOT2018 أن مُتابِعنا يتفوق على جميع الأساليب الرائدة السابقة في الوقت الحقيقي دون الحاجة إلى تقنيات زخرفية معقدة، بينما يعمل بمعدل 37 إطارًا في الثانية. يمكن الوصول إلى الكود عبر الرابط: https://github.com/fzh0917/STMTrack.