江南大学 发布 MV-RGBT 数据集, 应用在 RGBT跟踪、多模态目标跟踪 领域

江南大学 本次发布的数据集 MV-RGBT, MV-RGBT数据集由江南大学人工智能与计算机学院创建，专注于多模态保证（MMW）场景下的RGBT跟踪。该数据集包含122个视频对，涵盖36个对象类别和19个场景，总帧数达到89.9k，分辨率为640x480。数据集的创建旨在解决现有基准在极端成像条件下的不足，通过提供多样化和挑战性的数据，推动RGBT跟踪技术的发展。MV-RGBT数据集特别关注模态有效性，通过分析何时进行模态融合，以提高跟踪算法的性能和鲁棒性。此外，数据集的应用领域包括夜间和恶劣天气条件下的目标跟踪，旨在解决单一传感模态无法保证稳定跟踪结果的问题。

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