為了評(píng)估傳感器不同特征通道的貢獻(xiàn)，我們介紹了一種新的多模式融合方法，并使用激光雷達(dá)相機(jī)攝像頭融合網(wǎng)絡(luò)演示了其實(shí)用性。具體來(lái)說，提出了一種可以輕松添加到融合分割網(wǎng)絡(luò)中的通道注意模塊。在該模塊中，我們使用通道注意機(jī)制來(lái)獲取跨通道局部交互信息，并分配特征通道的權(quán)重來(lái)表示不同特征通道的貢獻(xiàn)。為了驗(yàn)證該方法的有效性，我們使用KITTI干擾器基準(zhǔn)和A2D2數(shù)據(jù)集對(duì)兩種類型的特征融合進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。
我們的模型實(shí)現(xiàn)了精確監(jiān)控的邊緣分割，與原始融合方法的值相比，精度提高了5.59%，F(xiàn)2分?jǐn)?shù)提高了2.12%。我們相信，我們?yōu)槎嗄Ｊ饺诤弦肓艘环N新的優(yōu)化思想。我們提出了第一個(gè)訓(xùn)練用于檢測(cè)大型猿類的多幀視頻對(duì)象檢測(cè)框架。它適用于在復(fù)雜的叢林環(huán)境中挑戰(zhàn)攝像機(jī)陷阱鏡頭，并通過在空間和時(shí)間域中添加自注意力驅(qū)動(dòng)的特征混合，屏蔽器擴(kuò)展了傳統(tǒng)的特征金字塔結(jié)構(gòu)。我們證明，盡管存在明顯的部分遮擋，但這種擴(kuò)展可以檢測(cè)到獨(dú)特的物種外觀和運(yùn)動(dòng)特征。
我們使用泛非計(jì)劃中包含180K幀的500個(gè)大型類人猿攝像機(jī)捕捉視頻來(lái)評(píng)估框架，我們使用精確的監(jiān)控?cái)z像頭每幀動(dòng)物邊界框手動(dòng)注釋。這些剪輯包含顯著的局部遮擋、挑戰(zhàn)性的照明、動(dòng)態(tài)背景和自然偽裝效果。我們表明，我們的方法性能非常穩(wěn)定，顯著優(yōu)于基于幀的檢測(cè)器。我們還對(duì)完整的ILSVRC 2015 VID數(shù)據(jù)語(yǔ)料庫(kù)進(jìn)行了詳細(xì)的消融研究和驗(yàn)證，以證明在適當(dāng)?shù)男阅芩较戮哂懈鼜V泛的適用性。我們得出結(jié)論，該干擾屏蔽器框架已準(zhǔn)備好協(xié)助人類攝像機(jī)陷阱檢查工作。我們?cè)诒疚闹邪l(fā)布了代碼、權(quán)重和地面實(shí)況注釋。
我們的模型實(shí)現(xiàn)了精確監(jiān)控的邊緣分割，與原始融合方法的值相比，精度提高了5.59%，F(xiàn)2分?jǐn)?shù)提高了2.12%。我們相信，我們?yōu)槎嗄Ｊ饺诤弦肓艘环N新的優(yōu)化思想。我們提出了第一個(gè)訓(xùn)練用于檢測(cè)大型猿類的多幀視頻對(duì)象檢測(cè)框架。它適用于在復(fù)雜的叢林環(huán)境中挑戰(zhàn)攝像機(jī)陷阱鏡頭，并通過在空間和時(shí)間域中添加自注意力驅(qū)動(dòng)的特征混合，屏蔽器擴(kuò)展了傳統(tǒng)的特征金字塔結(jié)構(gòu)。我們證明，盡管存在明顯的部分遮擋，但這種擴(kuò)展可以檢測(cè)到獨(dú)特的物種外觀和運(yùn)動(dòng)特征。
我們使用泛非計(jì)劃中包含180K幀的500個(gè)大型類人猿攝像機(jī)捕捉視頻來(lái)評(píng)估框架，我們使用精確的監(jiān)控?cái)z像頭每幀動(dòng)物邊界框手動(dòng)注釋。這些剪輯包含顯著的局部遮擋、挑戰(zhàn)性的照明、動(dòng)態(tài)背景和自然偽裝效果。我們表明，我們的方法性能非常穩(wěn)定，顯著優(yōu)于基于幀的檢測(cè)器。我們還對(duì)完整的ILSVRC 2015 VID數(shù)據(jù)語(yǔ)料庫(kù)進(jìn)行了詳細(xì)的消融研究和驗(yàn)證，以證明在適當(dāng)?shù)男阅芩较戮哂懈鼜V泛的適用性。我們得出結(jié)論，該干擾屏蔽器框架已準(zhǔn)備好協(xié)助人類攝像機(jī)陷阱檢查工作。我們?cè)诒疚闹邪l(fā)布了代碼、權(quán)重和地面實(shí)況注釋。
