論文の概要: From Two Stream to One Stream: Efficient RGB-T Tracking via Mutual Prompt Learning and Knowledge Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16834v1
• Date: Mon, 25 Mar 2024 14:57:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-27 20:54:11.379806
• Title: From Two Stream to One Stream: Efficient RGB-T Tracking via Mutual Prompt Learning and Knowledge Distillation
• Title（参考訳）: 2つのストリームから1つのストリームへ:相互プロンプト学習と知識蒸留による効率的なRGB-T追跡
• Authors: Yang Luo, Xiqing Guo, Hao Li,
• Abstract要約: 視覚的プロンプト学習にインスパイアされた我々は,相互学習に基づく新しい2ストリームRGB-T追跡アーキテクチャを設計した。 設計した教師モデルが最も精度が高く,教師モデルに匹敵する精度の学生モデルは,教師モデルよりも3倍以上高速な推論速度を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.423279246172923
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to the complementary nature of visible light and thermal in-frared modalities, object tracking based on the fusion of visible light images and thermal images (referred to as RGB-T tracking) has received increasing attention from researchers in recent years. How to achieve more comprehensive fusion of information from the two modalities at a lower cost has been an issue that re-searchers have been exploring. Inspired by visual prompt learn-ing, we designed a novel two-stream RGB-T tracking architecture based on cross-modal mutual prompt learning, and used this model as a teacher to guide a one-stream student model for rapid learning through knowledge distillation techniques. Extensive experiments have shown that, compared to similar RGB-T track-ers, our designed teacher model achieved the highest precision rate, while the student model, with comparable precision rate to the teacher model, realized an inference speed more than three times faster than the teacher model.(Codes will be available if accepted.)
• Abstract（参考訳）: 可視光と熱赤外変調の相補的な性質から、可視光画像と熱画像(RGB-T追跡と呼ばれる)の融合に基づく物体追跡は近年、研究者から注目されている。 より包括的な情報統合を低コストで実現する方法は、再調査者が探究してきた問題である。 視覚的プロンプト学習にインスパイアされた我々は,クロスモーダルな相互プロンプト学習に基づく新しい2ストリームRGB-T追跡アーキテクチャを設計し,このモデルを教師として利用し,知識蒸留技術による高速学習のための1ストリームの学生モデルを指導した。 また,RGB-Tトラッカーと比較して,教師モデルに匹敵する精度の学習者モデルは,教師モデルよりも3倍以上高速な推論速度を実現した。 (受理した場合はコードは利用可能。)

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