منذ 4 أشهر
الاندماج الموجّه للسمات المُنتبهة للكشف عن المشاة متعدد الطيف
{Bruno AVIGNON3 Sebastien Lefevre Elisa Fromont Heng Zhang}
الملخص
يمكن لزوج الصور متعددة الطيف أن يوفر معلومات بصرية مكملة، مما يجعل أنظمة كشف المشاة أكثر مقاومة وموثوقية. وللاستفادة من كلا الوسائط RGB والأشعة تحت الحمراء الحرارية، نقدّم نهجًا جديدًا لدمج الميزات متعددة الطيف المستندة إلى الانتباه. وبتوجيه من وحدات الانتباه بين الوسائط وداخل الوسائط، تتعلم البنية العميقة لدينا توزيعًا ديناميكيًا للوزن ودمج الميزات متعددة الطيف. وأظهرت التجارب على مجموعتي بيانات علامة متعددة الطيف علنية النتائج أن النهج المقترح يُحسّن بشكل ملحوظ دقة الكشف بتكلفة حسابية منخفضة.
المعايير القياسية
| معيار قياسي | المنهجية | المقاييس |
|---|---|---|
| multispectral-object-detection-on-flir-1 | GAFF (ResNet18) | mAP50: 72.9% |
| multispectral-object-detection-on-flir-1 | GAFF (VGG16) | mAP50: 72.7% |
| multispectral-object-detection-on-kaist | GAFF | Reasonable Miss Rate: 6.48 |
بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي
من الفكرة إلى الإطلاق — عجّل تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك من خلال البرمجة المشتركة المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.
البرمجة المشتركة بالذكاء الاصطناعي
وحدات معالجة رسومات جاهزة
أفضل الأسعار
Hyper Newsletters
اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp