RGBT目标检测。为了结合可见光和热成像模式的优势,RGBT数据集[37, 38, 59]出现并促进了RGBT目标检测方法[55, 56, 64, 65]的发展。然而,RGBT目标检测通常专注于特定任务(例如,行人[64, 65]和车辆[55, 66]检测),这缺乏用于多类别RGBT SOD算法发展的全面基准。此外,与通用SOD相比,RGBT SOD表现出更多挑战...
借助目标检测的帮助,跟踪器可以自动检测并初始化要跟踪的对象在后续帧中,从而消除对第一帧的手动标注的需求。此外,整合检测和跟踪也可以提高跟踪器的鲁棒性和准确性,因为它可以处理目标暂时消失或重新出现的各种情况而进行重检测。因此,整合检测和跟踪是RGBT跟踪发展的重要方向,还有很大的探索和改进潜力。 8.3 无监督...
在实验方面,SwinNet模型在多个RGB-D和RGB-T数据集上进行了测试,并取得了优于现有模型的结果。这表明SwinNet模型在跨模态显著目标检测任务中具有更强的泛化能力和鲁棒性。此外,SwinNet模型还提供了丰富的可视化结果和实验分析,有助于研究者更深入地理解模型的工作机制和性能表现。 值得一提的是,SwinNet模型的成功不仅...
RGB-T与目标检测 目标检测是大家的老朋友了,随着端到端模型的不断优化,像1 stage的Yolo系列,还有2 stages的RCNN系列以及各种基于FPN衍生出来的后起之秀,都在帮助目标检测生态变得更加的成熟。当前也有越来越多的目标检测框架从Paper中出来,落地到安全生产领域当中。自动驾驶(autonomous vehicles(AVs))就是其中之一,...
•DVTOD数据集：由东北大学构建的基于无人机的未对齐 rgb-t 目标检测数据集，可在https://github....
RGB‑T图像显著性目标检测方法,主要解决现有 技术在复杂多变场景中不能完整一致地检测出 显著目标的问题。其实现方案为:1.对输入图像 提取粗糙的多级特征;2.构建邻近深度特征融合 模块,改善单模态特征;3.构建多分支组融合模 块,融合多模态特征;4.得到融合输出特征图;5. ...
在安防领域,RGB-T目标跟踪技术能够实时追踪行人、车辆等目标,提高监控系统的准确度和鲁棒性。同时,通过多传感器的融合,能够在复杂背景下进行目标检测和识别。 2. 自动驾驶领域 自动驾驶技术中,RGB-T目标跟踪技术能够辅助车辆实时感知周围环境,追踪行人、车辆等交通目标,提高自动驾驶系统的安全性和准确性。 3. 医疗领...
1.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,包括如下步骤: (1)对输入图像提取粗糙的多级特征: 对图像提取基础网络中位于不同深度的5级特征作为粗糙的单模态特征; (2)构建邻近深度特征融合模块,改善单模态特征: 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...
1.一种基于RGB‑T多源图像数据的显著性目标检测方法,其特征在于,包括: 步骤1:在传统的双通道VGG‑16网络架构的基础上,采用可变形卷积替换VGG‑16中部分 卷积层,并去掉最后的全连接层,构成基于可变形卷积的VGG‑DCNet网络,将可见光图像和 热红外图像作为VGG‑DCNet网络双通道的输入,利用VGG‑DCNet网络提取...
多模态显著目标检测常以可见光图像(RGB)为主,深度图像(Depth Image,D)或热红外图像(Thermal Infrared Image,T)为辅来共同检测显著目标.其中,T图像由于受光照条件影响弱,能为RGB图像提供必要的互补信息,所以由双模态图像共同预测显著目标对自动驾驶,智能监控等应用具有重要意义.本文以RGB和T图像为研究对象,针对现有方...