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...
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...
2016年,李等人在贝叶斯滤波框架中提出了一种自适应RGBT跟踪方法。它为每个模态引入了权重变量,并可以在线优化。 最近,基于深度学习的硬特征选择方法已被应用于RGBT跟踪。例如将孪生网络加入到该类方法中提出了一种动态模态交互和特征自适应融合的RGBT跟踪。该网络由一个双流ConvNet和一个FusionNet组成。FusionNet被设计...
本文将综述基于深度学习的RGB-T目标跟踪技术的研究进展和应用情况,探讨其方法、挑战和发展方向。 二、多传感器的RGB-T目标跟踪技术 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...
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...
本文提出了一种基于深度融合学习的RGBT视觉目标跟踪算法,通过引入深度融合网络和深度注意力机制来实现多模态信息的融合与关注。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。
(如低光照、雨天、烟雾等),可见光图像的成像质量受到显著影响,使得跟踪目标物体是非常困难的.热红外成像主要的优势体现在:它可以捕捉到目标所发出的热辐射,对光照变化不敏感,可以实现在零光照条件下跟踪目标;它还具有很强的穿透烟雾的能力,使得 RGB⁃T(RGB⁃Thermal,可见光⁃热红外)目标跟踪比传统目标跟踪具有...
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、有鉴于此,本发明提供了基于中期融合元框架和复合视觉提示的rgbt目标跟踪方法,通过一种可调节的中期融合元框架和多形式、多阶段的复合提示策略,以极少量需要微调的额外参数实现上游知识在当前任务上参数高效的知识迁移,极大地减少了训练设备的负担,充分释放了提示学习在rgbt跟踪任务中的巨大潜力,并在模态主导性动态变...
1.本技术涉及计算机视觉技术领域,特别是涉及一种rgbt视觉目标跟踪方法、装置、电子设备和存储介质。 背景技术: 2.视觉目标跟踪一直是计算机视觉领域的热点和难点问题,有着广阔的现实应用需求和发展前景,如在民用领域用于视频监控、无人驾驶、智能视觉导航和人机交互等,在军事领域用于精确制导、武器观测瞄准和无人机战场...