不过目前在CC任务上已经不是SOTA啦,MFNet数据集公布的结果是目前resnet体系中的最高,还有PST900没有干过一个开挂的(mAcc指标95这种)这里说一下在RTFNet工作之后mAcc就已经默认为recall了,因为图像中有效目标的面积比较小,为了避免全黑也能拿到高指标,所以将指标修改为mAcc,但是众所周知只有recall一个指标多半是靠不...
1.提出了一种融合RGB信息和T信息的深度神经网络模型,用于城市场景的语义分割。 2.证明了使用T信息可以有效提升语义分割效果。 3.在MFNet提出的数据集(第一个RGB-T数据集)中得到了目前最好的结果。 四、Model 图1 RTFNet模型结构 RTFNet模型结构如图1所示,主要由两个并行的编码器和一个译码器构成,其中两个...
76、随机选取公开的mfnet数据集中66%的rgb-t图像作为训练集; 77、设置训练参数包括:初始学习率设置为6e-5,批量大小设置为4; 78、对训练集进行数据增强,并将数据增强后的训练集输入至待训练的语义分割模型中进行训练; 79、设置最大迭代次数为500,根据交叉熵损失函数,使用adamw优化器对待训练的语义分割模型进行迭代优...
3、另一方面,由于较高的收集成本、标注成本和对齐成本,rgbt跟踪任务的标注数据远少于上游的rgb跟踪任务,这严重阻碍了数据驱动的模型从当前任务数据中学习到可靠的知识。为此,考虑到当前的rgbt跟踪框架多由rgb跟踪框架扩展而来,一些研究如mfnet、hmft、dmcnet和tbsi使用预训练的rgb跟踪模型参数初始化当前模型,并在任务数...
RTFNet:RGB-Thermal Fusion Network for Semantic Segmentation of Urban Scenes一、Overview 2019年的一篇RGB-T语义分割论文,创新点在于提出了一个新的编码器-译码器模型。实验结果表明,本文提出的RTFNet在MFNet提出的数据集中取得了目前最好的分割效果。 二、 Additional knowledge 1 ...
第一个模块,跨模态特征校正模块(CM-FRM),提出了利用其空间和信道相关来校准双模态特征,这使得两种数据流能够更多地关注彼此之间互补的信息线索,并减轻来自不同模式的不确定性和噪声测量的影响。这种特征校正处理了不同模式下的各种噪声和不确定性。它能够更好地进行多模态特征提取和交互。第二个模块是特征融合模块(...
(出自论文Weakly supervised salient object detection using image labels)、MSW(出自论文Multi‑Source Weak Supervision for Saliency Detection)、MFNet(出自论文MFNet:Multi‑Filter Directive Network for Weakly Supervised Salient Object Detection),使用 ImageNet或者COCO数据集训练分类模型,然后将分类模型的特征生成...