RGBT-Tiny

双模态小目标检测基准,直接跑通基线对比

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 计算机视觉 🍴 复刻 23 🐛 待处理 16 👀 关注 5
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 244
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源数据集与基准,免费使用

项目预览

RGBT-Tiny 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类计算机视觉
开发团队XinyiYing
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源数据集与基准,免费使用
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言Python
GitHub 星标★ 244
上线时间2024-06-19 00:00:00
代码更新2026-09-03
仓库体积134.3 MB
本站数据更新2026-11-03
维护状态维护中
收录时间2026-09-20
浏览次数1

项目介绍

RGBT-Tiny 是论文《Visible-Thermal Tiny Object Detection: A Benchmark Dataset and Baselines》的官方代码仓库,面向可见光与红外热成像双模态下的小目标检测任务。它解决的核心问题是:现有 RGB-T 数据集和评测多针对常规尺寸目标,缺乏对极小目标(如无人机视角下的行人、车辆)的系统性基准,导致算法在真实远距离场景中难以评估与优化。项目提供配准的可见光-热红外图像对、精细标注的小目标框,以及多种单模态与多模态检测基线(如基于 YOLO 系列和双流融合结构),并给出训练、评测脚本与指标结果。核心能力包括:多模态数据加载与对齐、小目标友好的数据增强、基线模型复现、以及统一的 mAP 等评测流程,方便研究者直接对比不同融合策略在小目标上的效果。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-20 · 当前星标 ★ 244

核心亮点

  • 提供可见光-热红外配准图像对与极小目标精细标注,填补 RGB-T 小目标评测空白
  • 内置多种单模态与多模态基线及训练评测脚本,可复现论文结果
  • 聚焦小目标场景,数据增强与评测指标针对远距离检测优化

不足之处

  • 数据集规模与类别覆盖有限,扩展性依赖后续版本
  • 早期项目,文档与社区生态相对薄弱

适用场景

  • 无人机远距离行人/车辆检测研究
  • 多模态融合算法在小目标上的对比实验
  • 红外与可见光配准及检测教学演示

替代项目

KAIST Multispectral Pedestrian Detection、LLVIP、M3FD

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