BBSNet是一篇成功将当时非常红的CBAM模块(图中的DEM结构)植入了网络的encode部分并取得SOTA效果的网络,那么本着RGB-D和RGB-T都是多光谱的图像会不会可以相互借鉴的好奇心态,我们设计了一个FEAM模块,使用注意力机制从融合数据中学习特征,然后改进网络的预测结果。
不过也有可能是因为上面共同激活的模块语义耦合出现了错误占据现象,比如T(认为是xx),RGB(认为是AA),最后统一表达的时候(MLP阶段)的时候不能达成一致解,找不到哪个语义信息(xxAA)可以结合所表达两个的特征。最终采取了无意义表达,即倾向于认为是背景信息。(这部分是我的过度猜想,来娱乐一下大家,毕竟MLP肯定没有有...
arr= np.array(arr, ndmin=2)#make sure we don't have an int imageifarr.dtype.kindin('iu'): arr=arr.astype(np.float32) out=np.zeros_like(arr) arr_max= arr.max(-1) ipos= arr_max >0 delta= arr.ptp(-1) s=np.zeros_like(delta) s[ipos]= delta[ipos] /arr_max[ipos] ipos=...
2019PR之RGBT行人检测:Illumination-aware faster R-CNN for robust multispectral pedestrian detection,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
(2022.01)G06T 7/40 (2017.01)G06T 5/50 (2006.01)G06V 10/778 (2022.01) (54)发明名称一种RGB-T图像语义分割方法和装置(57)摘要本发明提供一种RGB‑T图像语义分割方法和装置,包括:预先利用空间跨模态信息融合、多尺度特征迭代融合和RGB图像随机掩膜数据增强方法,在半标注的RGB‑T图像对数据集的基础上...
4.如权利要求2所述的多级深度特征融合的RGB‑T图像显著性目标检测方法,其特征在于,步骤(2)中所述的构建邻近深度特征融合模块,包括以下步骤:(21)将步骤(1)得到的5级粗糙的单模态特征分别用符号表示,其中,n=1或者2,分别代表RGB图像或热红外图像;(22)每一个邻近深度融合模块包含3个卷积操作和1个反卷积操作,以...
1、本发明提供一种rgb-t图像语义分割方法和装置,用以解决现有技术中因未充分利用rgb特征和热红外特征之间的空间互补性而导致的语义分割性能不佳的问题,通过利用空间跨模态信息融合、多尺度特征迭代融合和rgb图像随机掩膜数据增强方法,在半标注的rgb-t图像对数据集的基础上训练rgb-t图像语义分割模型,以增强rgb-t图像语...
1、rgb-t图像语义分割方法为结合传统rgb图像和热成像技术,然而融合rgb图像和热成像数据是一个复杂的任务,需要精心设计的算法来有效结合这两种数据类型。此外,在动态环境中,分割目标可能因模糊等因素难以识别,热成像数据的质量可能会受到环境温度的影响,没有处理这些干扰噪声背景而简单地融合rgb模态与t模态会降低分割效果...
检测方法为通过Transformer特征提取模块对输入的RGB图像和T图像分别提取其多级特征;通过RGBT信息的筛选模块得到G0和GlobleH∈R512×11×11;通过Information flow模块得到全局特征通过Informatin inter flow模块、Informatin inner flow模块和Information flow模块得到Gi;通过计算预测值与损失模块将得到多级全局特征Gi进行计算...