本研究旨在构建一个高度多样化的可见热（RGB-T）无人机跟踪（VTUAV）基准，包括 500 个序列和 170 万帧对，以及设计了一个名为 Hierarchical Multi-modal Fusion Tracker (HMFT) 的新的 RGB-T 基准，该基准可以在各个级别上融合 RGB-T 数据。

Apr, 2022

该研究提出了一个大规模的 RGB-T 追踪视频基准数据集和一种新的基于图的方法，以学习强大的对象表示并实现多源数据融合的自适应融合，对其他最先进的追踪方法进行比较，并提供了对 RGB-T 对象追踪领域的新见解和潜在研究方向。

May, 2018

多模态目标跟踪是一个新兴领域，它利用来自各种模态的数据（比如视觉、深度、红外热像、事件、语言和音频）来估计视频序列中任意物体的状态。本研究综述了现有多模态目标跟踪任务，并分析总结了各个任务的常用数据集和主流的跟踪算法，重点关注了它们基于自监督学习、提示学习、知识蒸馏、生成模型和状态空间模型等技术范式。同时，在此网址上维护了一个持续更新的多模态目标跟踪论文清单。

May, 2024

提出了一种融合红外和可见光图像的端到端相似跟踪框架，这个框架通过特征级别的融合机制，在特征提取、目标估计网络和分类器三个主要部件中提高了单模态组件的表现表现，并在 VOT-RGBT2019 数据集上获得了 0.391 的准确率，进而取得 RGBT210 数据集的最佳表现。

Aug, 2019

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

提出了一种非常简单的组合打乱多感受注意力（GSMA）模块，用于提取和结合多尺度 RGB 和热能特征，然后将提取的多模态特征直接集成到多级路径聚合网络中，显著改善了融合效果和效率，并通过多模态监督（MS）来充分监督 RGB-T 目标检测，实验证明该模型在保持竞争力的同时达到了最先进的准确性。

May, 2024

通过综合不同模态的输入方式，构建了一个适用于 RGB-T 图像的数据集，并提出了一种新的方法：多任务流形排序与跨模态一致性，大大提高了图像显著性检测的性能。

Jan, 2017

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

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 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