但缺少系统且全面的综述性文献.因此,文中首先阐述RGB-T目标跟踪面临的挑战,分析总结目前主流的基于深度学习的RGB-T目标跟踪算法.具体来说,根据采用的基线(Baseline)方法不同,将已有方法划分为基于多域网络(Multi-domain Network, MDNet)的目标跟踪算法,基于孪生网络...
然后,将双嵌入层的所有输出级联为一个整体作为 ViT 主干网的输入,通过其中的自注意力层,来同时执行输入图像的特征提取,特征融合以及目标模板融合特征与搜索区域融合特征之间的关联建模操作,从而实现联合特征提取 & 融合 & 关联建模,统一 RGB-T 跟踪的三个功能阶段,为 RGB-T 跟踪提供一个高效的单阶段跟踪范式。 基...
融合视角下的RGBT单目标跟踪综述RGBT视觉跟踪技术通过结合可见光与红外模态,有效应对低光环境、遮挡和伪装等复杂场景,显著提升跟踪性能,在多个领域展现出广阔的应用前景。 00 摘要 RGBT视觉跟踪技术通过结合可见光与红外模态,有效应对低光环境、遮挡和伪装等复杂场景,显著提升跟踪性能,在多个领域展现出广阔的应用前景。
1. RGB-T目标跟踪的定义和特点 RGB-T目标跟踪是指通过同时利用RGB传感器和热红外(Thermal-IR)传感器的信息来实现目标的准确跟踪。由于热红外传感器能够提供目标的热能信息,因此在特殊环境下,通过融合RGB和热红外传感器的信息,能够提高目标跟踪的鲁棒性和准确度。 2. RGB-T目标跟踪的挑战 与传统的RGB目标跟踪技术相比...
本文基于跨模态特征学习方法,提出了一种新的RGB-T目标跟踪框架,并详细介绍了其中的关键步骤和算法。实验结果表明,该方法在准确度和鲁棒性方面取得了显著的提升,能够有效地跟踪目标在不同模态下的变化。 1. 引言 目标跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向之一,广泛应用于视频监控、自动驾驶、人机交互等领域。传统的目标...
实验证明,我们的方法在准确性和鲁棒性方面优于传统的RGBT目标跟踪算法。 1. 引言 目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向,它具有广泛的应用前景,如视频监控、自动驾驶和智能安防等领域。传统的基于单一传感器的目标跟踪算法在复杂场景下存在一定的局限性,而RGBT技术能够通过同时利用可见光和红外传感器提供的信息来...
可见,可见光和热红外信息相互补充,有助于复杂环境条件下的视觉跟踪.最近几年,随着热红外传感器的普及,RGB⁃T 跟踪在计算机视觉领域引起了越来越多的关注.由于 RBG⁃T 目标跟踪相对于单模态目标跟踪起步较晚,至今鲜见关于 RGB⁃T 目标跟踪进展的文献综述.本文将对该领域前后发展进行一个较为全面的综述.首先介绍...
1.一种RGBT目标跟踪模型的训练方法,其特征在于,所述方法包括: 1)、构建依次由稠密特征聚合模块以及分类模块组成的跟踪模型,其中, 稠密特征聚合模块包括若干层提取可见光图像特征的第一卷积层序列;以及若干层提取热红外图像特征的第二卷积层序列,第一卷积层序列中的卷积层数量等于第二卷积层序列中的卷积层数量;第一...
1.一种基于运动模型和外观模型的RGBT目标跟踪方法,其特征在于,包括以下步骤: S1、获取可见光图像和红外图像作为第一训练数据集,对第一训练数据集进行属性标 记处理获得带有属性标注的第二训练数据集,标记的属性包括形状变化、极端照明、遮挡、 运动模糊和热交叉; ...
本发明公开了一种基于多阶段注意力机制的RGBT无人机目标跟踪方法及系统,具体为:步骤S1:构建训练、评估数据集,选取公开的GOT10K、OTB100和Anti‑UAV中划分数据,用于模型训练和测试;步骤S2:构建目标跟踪模型;步骤S3:训练离线模型,加载预训练模型swin‑transformer,使用AdamW算法训练目标跟踪模型,直至损失收敛;步骤S4:...