掩模引导多级融合网络

RGB-T行人检测精度刷新

利用掩模引导策略在特征提取、融合和决策三个层级独立挖掘模态间的一致与差异信息,显著提升跨模态行人检测的稳健性。

Xiangyang, Li · Shiguo, Chen · 田春娜 · 周恒 · Zhang, Zhenxi

IEEE Transactions on Multimedia 2024

参数信息

骨干网络时漏检率
6.19 %
骨干网络时漏检率
4.85 %

技术优势

模态信息不互相污染

在特征提取、融合和决策三个层级分别处理模态一致和特定信息,避免两类信息相互干扰。

漏检率大幅降低

在 KAIST 上漏检率 6.19%,CVC-14 上 4.85%,均优于现有最佳检测器。

换骨干也领先

在 VGG16 以外的不同骨干网络上均超过现有最优检测器,泛化性强。

应用场景