简介 论文: Middle Fusion and Multi-Stage, Multi-Form Prompts for Robust RGB-T Tracking RGBT 追踪主要受到以下两个阻碍: 1) 性能和效率之间的权衡; 2) 训练数据的稀缺. 为了解决后一个挑战, 一些方法采用提示来微调. 然而这些方法只考虑到模态相关的模式, 而忽略了模态无关的模式, 同时也忽略了开放场景中...

简介 论文来源: Bridging Search Region Interaction With Template for RGB-T Tracking 现有的搜索算法通常会直接连接 RGB 和 T 模态搜索区域, 该方法存在大量冗余背景噪声. 而另一些方法从搜索帧中采样候选框, 对孤立的 RGB 框和 T 框进行各种融合, 这限制了局部区域的跨模态交互. 本文将提出模板桥接搜索区域交互(...

复数项级数 ∑n=1∞zn=z1+z2+⋯Sk=∑n=1kzn\sum\limits_{n=1}^{\infty} z_n = z_1 + z_2 + \cdots \\ S_k = \sum\limits_{n=1}^{k} z_n n=1∑∞​zn​=z1​+z2​+⋯Sk​=n=1∑k​zn​ 当 lim⁡k→∞Sk\large\lim\limits_{k \rightarrow \...

复数表示 z=∣z∣(cos⁡θ+isin⁡θ)=∣z∣eiθRe z=∣z∣cos⁡θIm z=∣z∣sin⁡θ\large \begin{array}{ll} z = |z|(\cos \theta + i \sin \theta) = |z|e^{i\theta} \\ \text{Re }z = |z| \cos \theta \\ \text{Im }z = ...

简介 论文来源: Unified Single-Stage Transformer Network for Efficient RGB-T Tracking 现有的网络通常以单独的方式提取模态特征, 缺乏模态之间的交互与指导, 三阶段融合策略极大地限制了跟踪速度. 本文作者将提出一个统一的单级 Transformer RGB-T 追踪方法, 即 USTrack, 它将三阶段统一为一个 Vi...

简介 论文来源: Joint Feature Learning and Relation Modeling for Tracking: A One-Stream Framework 当前流行的各种模型都是将模板提取与区域搜索分成两个分支, 再进行关系建模, 因而在提取特征阶段难以感知目标与背景区别. 为了解决该问题, 作者提出了一种单流跟踪框架, 以统一特征学习与关系建模. 由于该框架是高...

简介 论文来源: Multi-Scale Feature Interactive Fusion Network for RGBT Tracking 现有的模型总是忽略了特征之间丰富的上下文信息. 在本文中, 作者将使用多尺度特征提取的方法, 使用通道感知模块计算分支可靠性, 并用 Transformer 进行特征交互. 此外, 还有一个全局特征融合模块, 用以平衡不同场景下的模态贡献, 自...