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Rgb Depth
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新AI框架利用多模态数据增强多目标跟踪能力
研究人员开发了利用多模态数据的新型多目标跟踪框架。其中一种方法DRTrack利用多模态大语言模型和深度信息，根据语言描述跟踪特定目标，克服了仅使用2D方法的局限性。另一种方法UniMergeTrack采用分层模型合并，整合来自热成像、事件和深度数据等不同传感器模态的知识，提高了跟踪的鲁棒性和在各种基准测试中的泛化能力。
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ICPR 2026 竞赛启动隐私保护行人重识别基准测试
新推出的 ICPR 2026 TVRID 竞赛旨在利用顶视RGB-D相机进行隐私保护的行人重识别。该竞赛包含一个数据集，其中包含由四台同步的 Intel RealSense D455 相机捕捉到的 86 个身份信息，提供跨越不同视角的配对RGB/深度流。评估包括RGB Re-ID、Depth Re-ID和跨模态检索等赛道，结果表明基于RGB的识别最具挑战性。