Fugu-MT 論文翻訳(概要): DooDLeNet: Double DeepLab Enhanced Feature Fusion for Thermal-color Semantic Segmentation

論文の概要: DooDLeNet: Double DeepLab Enhanced Feature Fusion for Thermal-color Semantic Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.10266v1
Date: Thu, 21 Apr 2022 17:06:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-04-22 13:17:26.676271
Title: DooDLeNet: Double DeepLab Enhanced Feature Fusion for Thermal-color Semantic Segmentation
Title（参考訳）: doodlenet: 熱色セマンティクスセグメンテーションのためのdouble deeplab強化機能融合
Authors: Oriel Frigo, Lucien Martin-Gaff\'e, Catherine Wacongne
Abstract要約: 本研究では,DouDLeNetを提案する。DouDLeNetはDouDLeNetアーキテクチャである。特徴融合のための2つの戦略、信頼重み付けと相関重み付けを組み合わせる。 MFデータセット上で,最先端の平均IoU値について報告する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6758573326215689
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper we present a new approach for feature fusion between RGB and LWIR Thermal images for the task of semantic segmentation for driving perception. We propose DooDLeNet, a double DeepLab architecture with specialized encoder-decoders for thermal and color modalities and a shared decoder for final segmentation. We combine two strategies for feature fusion: confidence weighting and correlation weighting. We report state-of-the-art mean IoU results on the MF dataset.
Abstract（参考訳）: 本稿では,RGBとLWIRの熱画像の機能融合のための新しいアプローチを提案する。本研究では,DouDLeNetを提案する。DouDLeNetは熱・色調の専用エンコーダデコーダと最終セグメンテーションのための共有デコーダを備えた2重DeepLabアーキテクチャである。特徴融合のための2つの戦略、信頼重み付けと相関重み付けを組み合わせる。 MFデータセット上で,最先端の平均IoU値について報告する。

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