我们将所提出的融合三流网络(CONTRINET)与27种最先进的方法进行了比较,其中包括10种基于卷积神经网络(CNN)的RGB-D显着性目标检测(SOD)方法(即S2MA [56]、JL-DCF [57]、HAIN [58]、SPNet [47]、DCMF [42]、CIR-Net [48]、TBINet [59]、RAFNet [11]、PopNet [60]、HiDAnet [61]),3种传统的RGB-...
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。
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...
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检...
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。
在无人机监控、自动驾驶、夜间搜救等场景中,小目标检测(如远处行人、微型无人机)一直是技术难点——目标尺寸小、背景干扰多、光照条件复杂。 现有数据集多聚焦单一模态(可见光或红外成像),且目标尺寸偏大、场景单一,难以满足实际需求,针对...
目标检测的域自适应通常采用带有单个教师模型的MT框架来适应RGB图像域,例如从Cityscapes[7]到Foggy Cityscapes数据集[36]。然而,RGB域和热红外域之间的域差距显著更大。因此,为两个域使用单个教师模型可能会导致负面影响并降低模型的有...
可见光和热红外(RGBT)显著目标检测(SOD)旨在从可见光和热红外图像中识别共同的显著物体.然而,现有技术大多在完全对齐的图像对上进行训练,忽略了实际成像过程中由于传感器差异导致的"弱对齐"问题,即同一物体在不同模态中虽然结构相关,但是它们的位置,尺度存在差异.因此,如果不经对齐处理,直接使用弱对齐RGBT图像训练模型...
首先，介绍了显著性物体检测（SOD）的基本概念。SOD旨在识别图像中最能吸引人注意的物体，这一技术在计算机视觉领域中占据着举足轻重的地位，对于图像理解、目标跟踪等任务而言至关重要。其次，回顾了RGB-D SOD技术的发展历程。随着深度传感器技术的日益普及，RGB-D图像为SOD任务提供了更为丰富的空间信息，从而有效提升...
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!