Commit Create EAEFNet_RGBT_CC Browse filesBrowse the repository at this point in the history master matrixgame2018committedMar 16, 2023 1 parentbbae6a5commit357ec70 Showing1 changed filewith1 additionand0 deletions. Whitespace Ignore whitespace ...
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。
摘要RGB-T目标跟踪是基于RGB目标跟踪问题发展而来的.为了提高复杂环境下的目标跟踪性能,学者们提出结合可见光和热红外的信息来克服单一成像受限的问题.本文首先介绍了RGB-T目标跟踪的研究背景,并指出该任务所面临的挑战,然后归纳并介绍了目前已有的RGB-T目标跟踪的几类方法,包括传统方法和深度学习方法.最后,本文对现有...
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...
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基于属性的渐进融合网络(APFNet)是一种用于RGBT(可见光与热红外)目标跟踪的深度学习模型。该模型通过属性对融合过程进行解耦,从而使用较少的模型参数实现多模态数据的有效融合,减少了对大规模训练数据的依赖。APFNet为RGBT目标跟踪中的挑战属性(如光照变化、快速运动、尺度变化、遮挡和热交叉)设计了单独的融合分支,每个...
本发明公开了一种RGBT目标跟踪模型的训练方法及装置,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,稠密特征聚合模块包括提取可见光图像特征的第一卷积层序列;以及提取热红外图像特征的第二卷积层序列,第一卷积层中的与第二卷积层中深度相同的卷积层为配对卷积层;除第一个配对卷积层以外的配对...
def example_function(arg1, arg2=4): """ Example function demonstrating Google-style docstrings. Args: arg1 (int): The first argument. arg2 (int): The second argument, with a default value of 4. Returns: (bool): True if successful, False otherwise. Examples: >>> result = example_funct...