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...
ECCV2024 显著目标检测的鲁棒性 | 介绍一下我们发表在ECCV 2024上的工作:我们针对RGB-T/D显著目标检测提出了一个语言驱动的质量评估框架,用以应对噪声输入问题,并引入了一种基于条件舍弃的训练方法来处理模态缺失。大量实验表明,所提出的方法在模态完整和模态缺失的情况下均优于最新的双模态显著目标检测模型。CoLA相关...
1.更新了 YOLOv8 添加多通道RGBT目标检测和单通道灰度图像的操作步骤 Aug 25, 2024 YOLO-MIF-RepModule.pdf 1. The RDBB and MDBB modules are added Aug 14, 2024 YOLO-MIF-RepModule.pptx 1. The RDBB and MDBB modules are added Aug 14, 2024 ...
YOLO-MIF是在灰度图像中进行目标检测的改进型YOLOv8模型,引入了多信息融合策略,提高了检测准确性。 并添加了RGBT模式的检测,分割以及关节点任务。 Resources Readme License MIT license Security policy Security policy Activity Stars 73 stars Watchers 1 watching Forks 4 forks Report repository ...