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Rgbt Image Processing
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发布新的DRGBT-1K基准用于动态RGBT跟踪
研究人员发布了DRGBT-1K，这是一个新发布的大规模基准，旨在评估动态RGBT跟踪系统的鲁棒性。该基准包含1000多个真实世界序列和近80万对RGBT帧，使用无人机和手持设备拍摄。它提供了全面的标注，包括边界框、目标类别、模态标签和平台标签，涵盖了各种场景和挑战。该数据集还包含一个未对齐版本UGVT-1K，以支持非对齐多模态和无人机-地面协同跟踪的研究。
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用于未对齐无人机RGBT图像语义分割的基于图的语义校准网络及大规模基准
研究人员开发了一种基于图的语义校准网络（GSCNet），以改进无人机（UAV）捕获的未对齐RGB-Thermal（RGBT）图像的语义分割。该网络解决了传感器数据之间的空间不对齐以及空中视角下细粒度物体之间的混淆等挑战。GSCNet包含一个特征解耦与对齐模块，用于稳健的空间校正，以及一个语义图校准模块，用于利用类别关系来提高预测精度。此外，还创建了一个新的大规模基准URTF，以促进该领域的研究。