为了解决当前三阶段融合跟踪范式所面临的问题,本章提出了一个基于Transformer 的高效单阶段 RGB-T 单目标跟踪网络 USTrack(Unified Single-Stage Transformer Network for Efficient RGB-T Tracking)。其核心是通过联合特征提取 &融合 & 关联建模方法,将三阶段融合跟踪范式的三个功能部分直接统一到一个ViT主干网中同时...
早期融合构建一个四通道的RGB-T的输入,然后直接输入到一个Backbone进行处理。相比之下,中期融合(特征融合)会保持将RGB和Thermal输入独立讨论,然后在网络的下游融合它们的特征。过去绝大多数的工作都会集中在如何合理化的进行结构融合,但是这篇文章希望从另一个角度上探索融合的可能性,一种特别后的融合的极端情况。 从...
通常RGB-T追踪器主要用了RGB追踪器相似的pipeline,然后聚焦于设计一个两模态融合方法。现有的融合方法主要分为:图片融合、特征融合、决策融合三类。 【图片融合】:利用BackBone网络,以共享权重的方式学习可见光图片和热红外图片的图片特征,并且学出来的这个共享权重相当于取了可见光图片和热红外图片中对定位目标有用的一...
实验证明,该方法在准确性和鲁棒性方面优于传统的RGBT目标跟踪算法。未来的研究可以进一步优化算法的性能,并将其应用于更多实际场景中综上所述,本文提出的基于深度融合学习的RGBT视觉目标跟踪算法通过特征融合和互补学习实现了多模态信息的提取,并通过深度注意力机制增强了目标的关注能力。实验结果表明,该算法在准确性和...
1)针对当前三阶段融合跟踪网络在模态特征提取阶段缺乏模态交互的问题,本章提出联合特征提取 & 融合 & 关联建模方法。该方法可以在模态的交互下直接提取目标模板和搜索区域的融合特征,并同时执行两个融合特征之间的关联建模操作,首次为短时 RGB-T 单目标跟踪网络的设计提供了一种高效且简洁的单阶段融合跟踪范式。
本发明属于语义分割技术领域,尤其为一种RGBT双模态特征融合的语义分割方法,包括如下步骤:步骤1,构建网络模型:整个网络主要由双分支编码器和解码器,注意力融合模块两部分组成;步骤2,准备数据集:对整个卷积网络先用语义分割数据集进行训练;步骤3,训练网络模型:将步骤2中准备好的数据集输入到步骤1中构建好的网络模型中...
本发明公开了一种基于RGBT多尺度特征融合的电气设备故障检测方法,包括:将RGB图像和对应的T图像构成RGBT图像;对多通道RGBT图像中的RGB图像和T图像分别进行不同尺度特征提取,并将不同尺度特征进行交叉融合,构建图像目标分割模型;根据损失函数,通过标签样本对图像目标分割模型的输出进行深度监督训练;将待检测RGBT图像输入...
一种基于RGB-T多尺度特征融合的电气设备故障检测方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于RGB-T多尺度特征融合的电气设备故障检测方法说明:本发明公开了一种基于RGB‑T多尺度特征融合的电气设备故障检测方法,包括:将RGB图像和对应的...专利查询请上爱企查
t图像多级深度特征提取和融合:通过对rgb和热红外图像提取的多级单模态特征进行融合,预测显著性:对rgb或热红外图像,从支柱网络的不同深度提取粗糙的多级特征;构建邻近深度特征融合模块,提取改善的多级单模态特征;构建多分支组融合模块,对不同模态特征进行融合;得到融合输出特征图;训练网络得到模型参数;预测rgb-t图像的...
1.一种基于注意力多模态特征融合的无监督rgb-t目标跟踪方法,其特征在于:包括如下步骤:(1)将裁减为125 × 125大小的三个视频帧的rgb图像及其对应的热红外图像输入到两层卷积网络进行特征提取,得到各图像的第一水平特征和第二水平特征;(2)利用特征融合模块同时融合跨模态和跨水平的特征,得到融合后的模板特征t及两...