源自：模式识别与人工智能
作者：张天路, 张强
摘 要
RGB-热红外(RGB-Thermal, RGB-T)模态目标跟踪旨在利用RGB和热红外数据的互补性实现目标的稳健跟踪.目前基于深度学习的RGB-T目标跟踪前沿成果较多,但缺少系统且全面的综述性文献.因此,文中首先阐述RGB-T目标跟踪面临的挑战,分析总结目前主流的基于深度学习的RGB-T目标跟踪算法.具体来说,根据采用的基线(Baseline)方法不同,将已有方法划分为基于多域网络(Multi-domain Network, MDNet)的目标跟踪算法,基于孪生网络(Siamese Network)的目标跟踪算法和基于判别式相关滤波(Discriminative Correlation Filter, DCF)的目标跟踪算法.然后,介绍RGB-T目标跟踪任务中常用的数据集和评价指标,并在常用数据集上对比已有算法.最后,指出RGB-T目标跟踪领域未来可能的发展方向. 服务把本文推荐给朋友加入我的书架加入引用管理器E-mail AlertRSS作者相关文章张天路张强
关键词
目标跟踪, RGB-热红外(RGB-T), 深度学习, 多域网络, 孪生网络, 判别式相关滤波
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1 RGB鄄T 目标跟踪研究的挑战
2 基于深度学习的 RGB鄄T 目标跟踪算法
3 RGB鄄T 目标跟踪数据集及评价指标
4 算法对比结果
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