Jul, 2019

多适配器 RGBT 跟踪

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TL;DR该论文提出一种多适配器卷积网络（MANet），用于 RGBT 跟踪中的模态共享、模态特定和实例感知特征学习，以及采用并行结构的适配器以减少计算复杂度，与其他 RGB 和 RGBT 跟踪算法相比表现出杰出的性能。
发现论文，激发创造
  • 挑战感知的 RGBT 跟踪

    本文提出了一种新的挑战感知神经网络来处理 RGBT 跟踪中的共享和特异性挑战，包括对模态共享和模态特异性挑战进行聚合和并行嵌入到骨干网络中以有效地形成更具区分性的目标表示。

    Jul, 2020

  • 基于混合注意力的 RGB-T 跟踪

    本文提出了一种基于混合注意机制的 RGB-T 追踪器 (MACFT)，该追踪器在特征提取和特征融合阶段分别利用不同的转换器骨干支路和混合注意操作实现多模式适应性融合，有效提高了 RGB-T 追踪的鲁棒性和适用性。

    Apr, 2023

  • 多模态追踪的双向适配器

    通过引入多模态图像以弥补单一成像传感器的限制，我们提出了一种基于通用双向适配器的新型多模态视觉提示跟踪模型，通过交互式互补多模态信息，实现了优良的跟踪性能。

    Dec, 2023

  • 基于多模态互相提示学习的 RGB-T 跟踪

    基于可见光和热红外图像融合的目标跟踪，称为 RGB-T 跟踪，在计算成本较低的情况下如何实现两种模态信息更全面的融合一直是研究人员探索的问题。最近，随着计算机视觉中即时学习的兴起，我们可以更好地将知识从视觉大模型转移到下游任务中。考虑到可见光和热红外模态之间的强互补性，我们提出了一种基于两种模态之间相互即时学习的跟踪架构。我们还设计了一个轻量级的即时学习器，在骨干网络的每一层中嵌入了二维注意机制，以低计算成本将信息从一种模态转移到另一种模态中。广泛的实验证明，我们提出的跟踪架构既有效又高效，在保持高运行速度的同时实现了最先进的性能。

    Aug, 2023

  • 跨模式目标跟踪通过模态感知融合网络和大规模数据集

    提出了一种自适应跨模态目标跟踪算法 Modality-Aware Fusion Network（MAFNet），它通过自适应加权机制有效地整合 RGB 和近红外模态的信息，弥合了外观差距，实现了模态感知的目标表示。

    Dec, 2023

  • RGBT 跟踪中的密集特征聚合与剪枝

    本文提出一种基于深度融合和递归策略的算法用于多模态追踪，该算法利用端到端训练的卷积神经网络的特征表示强化在所有模态中的物体表示，采用全局平均池化和加权随机选择分数进行通道评分和选择，并通过剪枝去除冗余和噪声特征以实现更强的特征表示。在两个 RGBT 追踪基准数据集上的实验结果表明，该算法在 RGB 和 RGBT 追踪方法中实现了明显的最新技术水平。

    Jul, 2019

  • X 模态辅助 RGBT 目标跟踪

    通过解耦可视目标跟踪为三个不同层次的组成部分，我们提出了一种名为 X-Net 的新型模态协助网络，用于学习鲁棒的多模态特征表示，解决 RGB 和热模态之间巨大差异带来的特征学习障碍，并改善跟踪性能。

    Dec, 2023

  • MFGNet: 基于动态模态感知滤波器生成的 RGB-T 跟踪网络

    提出一种名为 MFGNet 的动态模态感知滤波器生成模块，其能够通过自适应调整卷积核来增强可见和热数据之间的信息交流，以解决 RGB-T 跟踪中的遮挡、快速运动和视野范围限制等问题，并且实验表明该算法的有效性。

    Jul, 2021

  • 从双流到单流：通过互动提示学习和知识蒸馏实现高效的 RGB-T 跟踪

    通过可见光图像和红外热图像的融合进行物体跟踪的 RGB-T 跟踪，通过交叉模态相互提示学习的新型两流 RGB-T 跟踪架构，将此模型作为教师指导单流学生模型，通过知识蒸馏技术实现快速学习，实验证明与类似的 RGB-T 跟踪器相比，我们设计的教师模型达到了最高的精确度，而具有相当精确度的学生模型实现了比教师模型快三倍以上的推理速度。

    Mar, 2024

  • 学习面向目标的双重注意力，实现 RGB-T 跟踪的稳健性

    本文提出了两种用于 RGB-T 目标跟踪的视觉关注机制，其中包括利用 RGB 和热感数据的局部关注和多模态目标驱动关注估计网络的全局关注。在两个 RGB-T 基准数据集上的实验验证了我们提出算法的有效性。

    Aug, 2019