• 设计了一个两阶段的FEANet 来处理城市场景中RGB-T 语义分割的对象边界和小目标对象。
• 引入了FEAM 模块来增强多级功能,并以互补的方式融合RGB 和热信息。
A:overrall architecture
Thermal Stream 和 RGB Stream 中的编码器包含两个提取阶段。
第一阶段,Thermal Stream 和 RGB Stream 使用 ResNet作为特征提取层。每层的输出部分通过 FEAM (Feature-Enhanced Attention Module)加权。FEAM模块进行细化细节特征。
第二 阶段,将 Thermal Stream 的输出图融合到 RGB Stream 中。输出流中的解码器由转置块 A 和 B 组成。
B:Encoder-Feature Extracting(编码器特征提取)
C:Decoder-Resolution Restoring(解码器分辨率恢复)(改进于RTFNet)
S o f t C r o s s E n t r o p y L o s s = − 1 n ∑ i = 1 n ∑ j = 1 c y ^ i j l o g ( y i j d ) SoftCrossEntropyLoss=-\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} \sum_{j=1}^{c}{\hat{y}_{ij} }log({y_{ij}^d}) SoftCrossEntropyLoss=−n1i=1∑nj=1∑cy^ijlog(yijd)
C:Evaluation Metrics
D:Results And Analysis
在Guardrail、Color Cone类别中提交较大,其他类别中也能有较好的结果。表明对小目标对象有更好的检测和分割。
分别从 RGB 流和热流中移除了 FEAM 模块,将热流中的无 FEAM 称为 NFTS,RGB 流中没有 FEAM 为 NFRS,RGB 和热流中没有 FEAM 被分别命名为 NFRTS。 FRTS 意味着 FEAM 既是 RGB 又是热流。
S. Woo, J. Park, J.-Y. Lee, and I. S. Kweon, “Cbam: Convolutional
block attention module,” in 2018 European conference on computer
vision (ECCV), 2018, pp. 3–19
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