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

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

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

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

我们提出了一个统一的单阶段 Transformer RGB-T 跟踪网络，名为 USTrack，它通过自注意机制将上述三个阶段统一到一个 ViT（Vision Transformer）主干中，并利用模态之间的相互作用提取融合特征，增强预测的目标 - 背景区分度，同时通过模态可靠性的特征选择机制改善跟踪性能。通过在三个流行的 RGB-T 跟踪基准上进行广泛实验，证明我们的方法在保持最快推理速度 84.2FPS 的同时，实现了新的最先进性能，特别是在 VTUAV 数据集的短期和长期子集上，MPR/MSR 分别增加了 11.1% 和 11.3%。

Aug, 2023

提出了一种通过联合建模外观和运动线索的新型 RGB-T 跟踪框架，利用先进的融合方法并引入跟踪切换机制使其性能显著优于其他同类算法。

Jul, 2020

RGB-T 跟踪中，如何更好地融合跨模态特征是核心问题。本文利用直接融合跨模态通道与空间特征的方法，提出了 CSTNet，使用 ViT 作为主干，并插入了跨模态通道特征融合模块和跨模态空间特征融合模块，实现了 RGB 和 TIR 特征的直接交互。通过综合实验，CSTNet 在三个公共 RGB-T 跟踪基准上取得了最好的性能。

May, 2024

提出了 M3PT，一种新型的 RGB-T 提示追踪方法，利用中融合和多模和多阶段的视觉提示来解决 RGB-T 追踪中的性能和效率之间的权衡、训练数据的稀缺性等挑战，并在四个具有挑战性的基准测试中超过了现有方法，同时达到了 46.1 fps 的推理速度。

Mar, 2024

通过使用深度神经网络，并在不同的网络级别中应用自注意力机制以及交叉注意力机制，我们提出了一种名为 FusionRAFT 的方法，实现了早期传感器模态（RGB 和深度）之间的信息融合，以解决 RGB 信息不可靠的问题，在主动配准中取得了比最近方法更好的性能。

Jul, 2023

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。

Jul, 2019