DooDLeNet：双DeepLab增强特征融合用于热红外-彩色语义分割

本文提出了一种新的RGB和长波红外（LWIR）热图像特征融合方法，用于驾驶感知任务中的语义分割。我们提出了DooDLeNet，这是一种双DeepLab架构，包含专门针对热模态和彩色模态的编码器-解码器以及用于最终分割的共享解码器。我们结合了两种特征融合策略：置信度加权和相关性加权。我们在MF数据集上报告了最先进的平均交并比（mean IoU）结果。