联合建模运动与表观线索的鲁棒 RGB-T 跟踪
计算机视觉与模式识别
2020-07-07 v1
摘要
在本研究中，我们提出一种通过联合建模表观与运动线索的新型 RGB-T 跟踪框架。首先，为获得鲁棒的表观模型，我们开发了一种新颖的后期融合方法，以推断 RGB 与热红外（T）模态的融合权重图。融合权重由离线训练的全局与局部多模态融合网络确定，随后用于线性组合 RGB 与 T 模态的响应图。其次，当表观线索不可靠时，我们综合考虑运动线索（即目标与相机运动）以使跟踪器鲁棒。我们进一步提出一种跟踪器切换器，以灵活切换表观与运动跟踪器。在三个近期 RGB-T 跟踪数据集上的大量结果表明，所提跟踪器显著优于其他最先进算法。
引用
@article{arxiv.2007.02041,
title = {Jointly Modeling Motion and Appearance Cues for Robust RGB-T Tracking},
author = {Pengyu Zhang and Jie Zhao and Dong Wang and Huchuan Lu and Xiaoyun Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.02041},
year = {2020}
}
备注
12 pages, 11 figures