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RGBT-跟踪
01 02
面向模态缺失 RGBT 跟踪的时空条件去噪 Transformer
Spatio-Temporal Conditional Denoising Transformer for Modality-Missing RGBT Tracking
把扩散式条件去噪引入多模态跟踪的特征重建：用长短期时序上下文作为条件，把可用模态的噪声特征逐步去噪成时序一致的多模态表征，并用噪声调制适配机制在单一网络内统一缺失/完整模态两种输入，可直接迁移到其他模态缺失的多模态融合任务。
面向未对齐 RGBT 跟踪的渐进式多线索对齐
Progressive Multi-cue Alignment for Unaligned RGBT Tracking
把跨模态对齐参数（中心偏移、尺度变换、全局精修）拆成渐进三阶段，并用难度感知路由器按对齐复杂度选择专家，这套「渐进解耦 + 动态选专家」的思路可直接迁移到其他存在空间错位的多模态/多传感器融合任务（如可见光-深度、可见光-事件相机跟踪）。