DooDLeNet: サーマルカラー語義分割のためのダブルDeepLab強化特徴量融合

本論文では、RGB画像とLWIR熱画像の特徴量融合に関する新しい手法を提案し、ドライビング認識のためのセマンティックセグメンテーションタスクに適用します。私たちはDooDLeNetという二重DeepLabアーキテクチャを提案しており、このアーキテクチャは熱画像と色情報モダリティに特化したエンコーダー-デコーダーと、最終的なセグメンテーション用の共有デコーダーで構成されています。特徴量融合には、信頼度加重（confidence weighting）と相関加重（correlation weighting）の2つの戦略を組み合わせています。我々はMFデータセット上で最先端の平均IoU結果を得ています。