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从双流到单流:通过互动提示学习和知识蒸馏实现高效的 RGB-T 跟踪

通过可见光图像和红外热图像的融合进行物体跟踪的 RGB-T 跟踪,通过交叉模态相互提示学习的新型两流 RGB-T 跟踪架构,将此模型作为教师指导单流学生模型,通过知识蒸馏技术实现快速学习,实验证明与类似的 RGB-T 跟踪器相比,我们设计的教师模型达到了最高的精确度,而具有相当精确度的学生模型实现了比教师模型快三倍以上的推理速度。

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。

可见光 学习器 热红外 目标跟踪 融合

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