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HOT2023
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新的MSP-Net通过自适应光谱分组增强高光谱目标跟踪
研究人员推出了一种新颖的MSP-Net（流形引导光谱提示网络），用于高光谱目标跟踪。该网络通过重建波段关系并形成图驱动的流形路由自适应光谱分组，解决了现有方法的局限性。它将这些光谱统计数据与模板外观动态集成，以创建条件提示，从而增强目标特征并抑制背景干扰。MSP-Net还通过历史状态约束定位和提高时间稳定性，实时适应不断变化的外观和场景变化下的光谱条件，尤其适用于跨传感器跟踪。
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视觉-语言模型增强高光谱目标跟踪
研究人员开发了VLHTrack，一个集成了视觉和语言模型的高光谱目标跟踪新框架。该方法利用语言先验指导波段选择，减少冗余并突出关键光谱特征。系统还采用Mamba动态模板更新机制来处理长序列中的外观变化和形变。实验表明，VLHTrack在基准数据集上超越了当前最先进的方法。