用于多光谱行人检测的高亮通道先验注意力
计算机视觉与模式识别
2023-05-23 v1 机器学习
摘要
多光谱方法因在各领域的良好表现而备受关注。然而，大多数现有方法无法在优化时间效率的同时有效利用双模态信息，往往侧重准确率或时间效率，性能仍有提升空间。为此，我们提出一种新的高亮通道先验注意力方法，通过在统一框架内集成图像增强与检测，提升低光条件下的行人检测。该方法利用热图像的 HSV 图像 V 通道作为注意力图来触发可见光图像的无监督自编码器，逐层逐步突出行人特征。此外，我们采用无监督高亮通道先验算法解决低光图像的光照补偿。所提方法包含自注意力增强模块与检测模块，协同改进目标检测。利用 BCP 估计初始光照图，引导增强网络自注意力图的学习，以获得更聚焦于行人的信息表示。大量实验证明了所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2305.12845,
title = {Bright Channel Prior Attention for Multispectral Pedestrian Detection},
author = {Chenhang Cui and Jinyu Xie and Yechenhao Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.12845},
year = {2023}
}