Fonte: Reconhecimento de Padrões e Inteligência Artificial
Autor: Zhang Tianlu, Zhang Qiang
Resumo
O rastreamento de alvo modal RGB-Thermal (RGB-T) visa usar a complementaridade dos dados infravermelhos RGB e térmico para obter um rastreamento robusto de alvos. Atualmente, existem muitas conquistas de ponta no rastreamento de alvo RGB-T com base em aprendizado profundo, mas Há uma falta de literatura de revisão sistemática e abrangente. Portanto, este artigo primeiro expõe os desafios enfrentados pelo rastreamento de alvos RGB-T e analisa e resume os atuais algoritmos de rastreamento de alvos RGB-T convencionais baseados em aprendizado profundo. Especificamente, de acordo com a linha de base adotada (Baseline) Diferentes métodos, os métodos existentes são divididos em algoritmo de rastreamento de alvo baseado em Multi-domain Network (MDNet), algoritmo de rastreamento de alvo baseado em Rede Siamese (Siamese Network) e filtro de correlação discriminativa (Discriminative Correlation Filter, DCF) Em seguida, os conjuntos de dados comumente usados e indicadores de avaliação em tarefas de rastreamento de alvos RGB-T são apresentados e os algoritmos existentes são comparados nos conjuntos de dados comumente usados. Finalmente, a possível direção de desenvolvimento futuro do campo de rastreamento de alvos RGB-T é apontada Serviço Recomendar este artigo a um amigoAdicionar à minha estanteAdicionar ao gerenciador de citaçõesE-mail AlertRSSAautorArtigos relacionadosZhang TianluZhang Qiang
Palavras-chave
Rastreamento de objetos, infravermelho térmico RGB (RGB-T), aprendizado profundo, redes multidomínio, redes siamesas, filtragem de correlação discriminativa
1 Desafios da pesquisa de rastreamento de objetos RGB-T
2 Algoritmo de rastreamento de alvo RGB-T baseado em aprendizagem profunda
3 conjunto de dados de rastreamento de objetos RGB-T e índice de avaliação
4 Resultados da comparação de algoritmos
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