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一体化：RGB、RGB-D 和 RGB-T 显著目标检测
提供了一个统一解决 RGB、RGB-D 和 RGB-T 三种数据类型的显著目标检测任务的创新模型框架，并基于此框架提出了一个高速高性能的轻量级 SOD 模型 AiOSOD。
PDF7 months ago
RGB-Thermal 语义分割补偿随机遮蔽
本文提出了一种采用互补的随机掩膜策略和自我蒸馏损失函数的 RGB-thermal 语义分割方法，能够减少对单一模态的依赖，并从单一或互补掩膜模态中提取互补的而有意义的表示，从而在复杂的天气和光照条件下实现可靠的语义场景理解。
PDFa year ago
RGB-T 显著目标检测中温度因素是否始终重要？
本文提出了一个名为 TNet 的网络，通过引入全局光照估计模块，设置不同的跨模态交互机制以及两阶段本地化和补全模块，来解决 RGB-T 显著性目标检测任务。在三个数据集上进行的广泛实验证明，与 20 种最先进的方法相比，所提出的 TNet
PDF2 years ago
FEANet: 基于特征增强的关注网络进行 RGB - 热图图像实时语义分割
本文提出了一种双阶段特征增强注意力网络，用于 RGB-T 语义分割任务，可在保留空间信息的同时提高时间效率，并在城市场景数据集上优于其他 SOTA 的 RGB-T 方法。
PDF3 years ago
基于协作图学习的 RGB-T 图像显著性检测
本文提出了一种基于新颖的协作图学习算法的 RGB-T 图像显着性检测的有效方法，利用超像素作为图节点，在联合优化框架中共同使用分层深度特征来共同学习图相似性和节点显着性；同时，贡献了一个更具挑战性的数据集以用于 RGB-T 图像显着性检测，
PDF5 years ago
RGB-T 对象跟踪：基准与基线
该研究提出了一个大规模的 RGB-T 追踪视频基准数据集和一种新的基于图的方法，以学习强大的对象表示并实现多源数据融合的自适应融合，对其他最先进的追踪方法进行比较，并提供了对 RGB-T 对象追踪领域的新见解和潜在研究方向。
PDF6 years ago
一种统一的 RGB-T 显著性检测基准：数据集，基线，分析和新方法
通过综合不同模态的输入方式，构建了一个适用于 RGB-T 图像的数据集，并提出了一种新的方法：多任务流形排序与跨模态一致性，大大提高了图像显著性检测的性能。
PDF7 years ago