融合视角下的RGBT单目标跟踪综述RGBT视觉跟踪技术通过结合可见光与红外模态,有效应对低光环境、遮挡和伪装等复杂场景,显著提升跟踪性能,在多个领域展现出广阔的应用前景。 00 摘要 RGBT视觉跟踪技术通过结合可见光与红外模态,有效应对低光环境、遮挡和伪装等复杂场景,显著提升跟踪性能,在多个领域展现出广阔的应用前景。
目前基于rgb-t多源图像的显著性目标检测的模型被陆续提出,如li等人提出的adfnet[tu z,ma y,li z,et al.rgbt salient object detection:alarge-scale dataset and benchmark[j].arxiv preprint arxiv:2007.03262,2020.]网络,wang等人提出的基于多任务流行排序算法[wang g,li c,ma y,et al.rgb-tsaliency d...
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...
44.搭建rgb-t显著目标检测网络,rgb-t显著目标检测模型结构如图2所示; 45.所述的rgb-t显著目标检测网络使用由两个相同的res2net网络组成的双流主干架构来学习rgb和热图像的基本特征;所采用的两个相同的res2net网络只保留前5层卷积结构,不包含最后的池化层和全连接层;从rgb和热流的五层中学习到的特征表示分别标记...
rgbt目标检测 目标检测tta 论文题目:TANet: Robust 3D Object Detection from Point Clouds with Triple Attention 代码开源出来的 可以放心使用! 文章在kitti上做的实验,发现对于小目标的检测效果很好 作者也做了一些噪声的实验 主要是在物体上加噪声,以此来证明网络的鲁棒性。这是文章的两个出发点。
参照图1,多级深度特征融合的rgb-t图像显著性目标检测方法,包括如下步骤: 步骤1)对输入图像提取粗糙的多级特征: 对rgb图像或热红外图像,提取vgg16网络中位于不同深度的5级特征作为粗糙的单模态特征,分别为: conv1-2(用符号表示,包含64个尺寸为256×256的特征图); ...
作者构建了第一个大规模、高多样性的RGBT SOD基准数据集(即RGBT-Tiny),包括115对序列、93K帧和1.2M手动标注。与现有的26个基准数据集(包括可见SOD、热红外SOD、RGBT检测和RGBT跟踪数据集)相比,RGBT-Tiny对齐精细,并包含丰富的小目标、高多样性场景和高质量标注,如图1所示。
基于双流非对称网络的RGBT显著目标检测软件是由南京大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2024SR0158542,属于分类,想要查询更多关于基于双流非对称网络的RGBT显著目标检测软件著作的著作权信息就到天眼查官网!
经过10余年的发展,显著性目标检测任务已经衍生出包括面向RGB图像的显著性目标检测[8,9]、面向高分辨率RGB图像的显著性目标检测[10]、面向RGB-D图像的显著性目标检测[11]、面向图像组的协同显著性目标[12]、面向RGB-T图像的显著性目标检测[13]、面向光场图像的显著性目标检测[14,15]、面向全景图像的显著性目标...
一个光场显著性分析基准数据集,名为HFUT Lytro,由255个光场组成,每个光场图像生成的图像范围从53到64个,其中跨越了多个显著性检测挑战,如遮挡、杂乱背景和外观变化。 DUTLF-V2 数据集下载地址:http://u3v.cn/65oL0y 由于具有强大的三维信息捕捉能力,光场数据为显著性检测算法提供了更为有力的支持。但算法的能力...