Oct, 2023
ShadowSense：无监督领域适应与特征融合，针对 RGB - 热像无人机图像中的无视阴影的树冠检测
ShadowSense: Unsupervised Domain Adaptation and Feature Fusion for Shadow-Agnostic Tree Crown Detection from RGB-Thermal Drone Imagery
Rudraksh Kapil, Seyed Mojtaba Marvasti-Zadeh, Nadir Erbilgin, Nilanjan Ray
TL;DR本研究提出了一种新方法来检测带阴影的树冠，并提供了一个约 50,000 对 RGB - 热成像图像的数据集，以促进未来对光照不变检测的研究。该方法完全基于自我监督，并使用域对抗性训练来提取特征并进行前景特征对齐，以实现领域无关的表示，并通过融合两个模态的互补信息来有效地改进已训练的 RGB 检测器的预测并提高整体准确性。实验证明，所提出的方法优于基线的 RGB 训练检测器和依赖于无监督域自适应或早期图像融合的最先进技术。