Awesome-RGBT-Fusion

RGB-T 多模态融合论文、代码、数据集一站查

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 63 👀 关注 6
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 771
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费资源合集

项目预览

Awesome-RGBT-Fusion 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yuanmaoxun
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费资源合集
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
技术栈/模型deep-learning,feature-fusion,multispectral-pedestrian-detection,papers,rgb-t,rgb-t-aerial-object-detection,rgbt-crowd-counting,rgbt-pedestrian-detection,rgbt-salient-object-detection,rgbt-semantic-segmentation,rgbt-tracking,rgbt-vehicle-detection
GitHub 星标★ 771
上线时间2021-08-09 00:00:00
代码更新2026-10-15
仓库体积105 KB
本站数据更新2026-10-28
维护状态较活跃
收录时间2026-10-28
浏览次数0

项目介绍

Awesome-RGBT-Fusion 是一个面向 RGB-T(可见光与热红外)多模态融合的深度学习资源汇总仓库,系统整理了该方向的论文、开源代码与数据集。它解决研究者在跨模态融合领域检索资料分散、复现成本高的问题,把行人检测、航拍目标检测、语义分割、人群计数、融合跟踪等任务的方法集中到一处,便于按任务和年份快速定位。核心能力包括:按任务分类的论文清单与对应代码链接、常用多光谱数据集索引、方法脉络梳理,以及持续跟进新工作的更新机制。项目本身是索引型资源库而非可运行框架,适合作为入门调研、选题对比和复现选型的入口,帮助研究者少走检索弯路,快速建立对 RGB-T 融合技术路线的整体认识。

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 2026-10-28 · 当前星标 ★ 771

技术标签

核心亮点

  • 按行人检测、航拍检测、语义分割、人群计数、跟踪等任务分类整理,检索路径清晰
  • 论文与开源代码、数据集直接关联,降低复现和选型成本
  • 覆盖可见光-热红外主流方向,适合快速建立领域全貌

不足之处

  • 仅为资源索引,不含统一训练框架或可直接运行的基线代码
  • 收录质量与更新依赖维护者人工整理,部分链接可能滞后

适用场景

  • 研究生入门 RGB-T 融合方向时做文献调研
  • 为多光谱行人检测任务挑选对比基线方法
  • 撰写综述或开题报告时查找公开数据集与代码

替代项目

Awesome-Multimodal-Object-Detection、Awesome-Fusion、MMDetection

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