目标跟踪
用 OpenCV 实现 FAST 算法目标跟踪
主要工作提取特征(角点)并使用FAST算法跟踪对象：OpenCV，PythonOpenCV中有多种特征提取算法可供使用，但其中一种名为FAST算法的，对于实时计算机视觉应用来说非常有用。 大多数特征提取和角点检测方法在提取特征方面表现良好，但它们大多数并不适合实时应用。 FAST算法非常适合实时计算机视觉任务。
首个通用双向Adapter多模态目标追踪方法BAT，入选AAAI 2024
能够有效实现多模态交叉提示跟踪。目标跟踪是计算机视觉的一项基础视觉任务，由于计算机视觉的快速发展，单模态 (RGB) 目标跟踪近年来取得了重大进展。考虑到单一成像传感器的局限性，我们需要引入多模态图像 (RGB、红外等) 来弥补这一缺陷，以实现复杂环境下全天候目标跟踪。然而，现有的多模态跟踪任务也面临两个主要问题：由于多模态目标跟踪的数据标注成本高，大多数现有数据集规模有限，不足以支持构建有效的多模态跟踪器；因为不同的成像方式在变化的环境中对物体的敏感度不同，开放世界中主导模态是动态变化的，多模态数据之间的主导相关
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