DooDLeNet:熱色セマンティックセグメンテーションのための二重DeepLab強化特徴融合【JST・京大機械翻訳】

Frigo Oriel; Martin-Gaffe Lucien; Wacongne Catherine

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202214620801679 整理番号：22P0336477

DooDLeNet:熱色セマンティックセグメンテーションのための二重DeepLab強化特徴融合【JST・京大機械翻訳】

DooDLeNet: Double DeepLab Enhanced Feature Fusion for Thermal-color Semantic Segmentation

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発行年： 2022年04月21日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月21日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文では,運転知覚のための意味的セグメンテーションのタスクのためのRGBとLWIR熱画像間の特徴融合のための新しいアプローチを提案した。著者らは,熱およびカラーモダリティのための専門符号器デコーダと最終セグメンテーションのための共有復号器を有する二重DeepLabアーキテクチャであるDooDLeNetを提案した。特徴融合のための2つの戦略:信頼度重みづけと相関重みづけを組み合わせた。MFデータセットに関する最先端の平均IoU結果を報告した。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , パターン認識

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