BriefGPT - AI 论文速递
·
基于分组洗牌的多尺度多通道注意力和多模态监督的 RGB-T 目标检测
💡
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
本文介绍了一种基于可见光和热红外图像融合的目标跟踪方法，通过即时学习将两种模态信息融合，提出了一个轻量级的学习器，实验证明其有效性和高效性。
🎯
关键要点
- RGB-T 跟踪是基于可见光和热红外图像融合的目标跟踪方法。
- 研究人员一直在探索如何在低计算成本下实现两种模态信息的全面融合。
- 即时学习的兴起使得知识可以更好地从视觉大模型转移到下游任务。
- 提出了一种基于两种模态之间相互即时学习的跟踪架构。
- 设计了一个轻量级的即时学习器，嵌入二维注意机制以低计算成本转移信息。
- 实验证明该跟踪架构有效且高效，保持高运行速度并实现最先进的性能。
➡️
