建立多个邻近深度特征融合模块,然后通过该邻近深度特征融合模块将步骤(1)得到的5级粗糙的单模态特征处理,将来自邻近深度的3级特征进行融合,得到改善的3级单模态特征; (3)构建多分支组融合模块,融合多模态特征: 构建包含两个融合分支的多分支组融合模块,对步骤(2)得到的改善的3级单模态特征中,位于同一特征级下的不...
的位置与尺寸,并将结果描述反馈给目标观测模型进行内部参数更新.在相关滤波方法基础上,联合使用像素级,特征级和决策级融合可见光和热红外互补信息,提升了RGBT视觉目标跟踪精度;提出峰值旁瓣比判断目标的跟踪状态,防止错误更新引入的模型污染;提出的跟踪框架具有很好的通用性,可以将任意RGB相关滤波方法转换为RGBT跟踪方法....
T图像语义分割方法开展研究,主要的工作如下: 1.提出一种多分支双模态融合语义分割网络.首先,设计了多分支特征提取器分别处理RGB信息和热感图像信息.相应地,提出了一种辅助融合策略和整体融合策略,融合网络不同阶段的热感图像特征和RGB特征.本文还在提取器中设计了基于注意力机制的全局注意力块和自注意力块,以整合多...
上述问题促使作者构建了第一个具有高多样性的RGBT SOD大规模基准(名为RGBT-Tiny),这可以促进可见光和热成像模态下的单模态SOD以及多模态RGBT融合、检测和跟踪的发展。 作者提出了一种新的度量方法SAFit,以确保对大目标和小目标进行高度稳健的评估。具体而言,SAFit在大目标友好的IoU度量和小目标友好的NWD[39]度量...
2、本发明以rgbt多模态数据的目标跟踪为背景,针对现有的多模态目标跟踪中精度损失的缺点,提出了一种基于可见光引导的多注意力目标跟踪方法。该方法首先引入残差网络作为主干网络来提取多模态特征,在主干网络中构建了非对称可见光引导的双向融合模块,利用可见光特征来丰富红外特征的信息,引导两个模态的融合,完成模态的交...
与单模态的目标跟踪相反,利用多个模态的互补性能在一定程度上缓解无人机跟踪难题,然而在多模融合问题上又易出现信息冗余、错误信息累积等难题,因此在多模融合算法设计上仍然存在一定的提升空间。 发明内容 针对现有技术存在的问题,本发明的目的在于提供一种基于多阶段注意力机制的RGBT无人机目标跟踪方法,该方法加强了模型...
通过融合这些传感器的数据,自动驾驶系统能够在各种天气和光照条件下准确地感知周围环境,即使在某些传感器由于环境因素(如雾、雨、直射阳光)受到影响时也能保持高性能。这种多模态集成提高了系统的安全性和可靠性,是实现有效自动驾驶的关键。 二、文章创新点
基于特征解耦的方法尝试从不同模态中分离特征表示,通过建模每种模态的独特特征来增强跟踪性能。基于特征选择的方法则侧重于挖掘不同模态的区分信息,通过生成权重或采用独特策略来进行特征融合。以协同图为基础跟踪方法以图像块的来构建图模型来优化RGBT目标跟踪。
5.本发明的目的是提供一种基于联合注意力的rgb-t显著目标检测方法,以解决上述现有技术存在的问题,采用编码-解码结构,将跨模态特征交互及多尺度特征融合充分合作,构成一个统一网络,可以高效并精准地完成显著目标检测任务。 6.为实现上述目的,本发明提供了如下方案:本发明提供一种基于联合注意力的rgb-t显著目标检测方法...
部署了一个特征融合模块(feature fusion module, FFM),使用交叉注意力机制构建,在全局上增强两种模态的特征; 一、Motivation 语义分割是计算机视觉中的一项重要任务,其目的是将图像输入转换为其潜在的语义区域,并为许多现实世界的工作所使用。今年来,基于像素级的RGB图像语义分割得到了越来越多的关注,并在分割精度上取...