【摘 要】
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可见光成像在夜间或恶劣天气情况下易受光照影响,降低了语义分割系统的性能,而同时使用可见光/红外多波段成像传感器则可以缓解这个问题。提出了一种基于融合路径监督的多波
【机 构】
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华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,中国民航科学技术研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61973122,61973120,61573144);上海市自然科学基金(18ZR1415000)
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可见光成像在夜间或恶劣天气情况下易受光照影响,降低了语义分割系统的性能,而同时使用可见光/红外多波段成像传感器则可以缓解这个问题。提出了一种基于融合路径监督的多波段图像语义分割方法,在网络训练过程中直接对特征融合过程进行类别监督。首先,将分割网络中独立的特征融合模块组建为贯通的融合支路,利用高层特征指引低层特征融合;其次,对融合支路末端直接施加监督信号,以提升融合特征的鉴别性及网络的收敛速度;最后,为了改善对于小目标的分割效果,在融合支路上特别引入Dice损失,构成混合监督训练模式。在两个多波段图像数据集
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