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基于Transformer的高效单阶段短时RGB-T单目标跟踪方法

引言如图 1所示，现有的三阶段 RGB-T 单目标跟踪网络通常采用两个独立的特征提取分支，分别负责提取两个模态的特征。然而，相互独立的特征提取分支会导致两个模态在特征提取阶段缺乏有效的信息交互。因此，一旦网络完成离线训练，其仅能从每个模态图像中提取固定的特征，无法根据实际的模态状态动态调整，以提取更具针对性的动态特征。这一局限性制约了网络对多样的目标双模态外观，以及模态外观间动态对应关系的适应能力。如图 2所示，这种特征提取方式并不适合 RGB-T 单目标跟踪的实际应用场景，特别是在复杂环境下，因为被跟踪目标的任意