PST900：RGB-热红外标定、数据集与分割网络
计算机视觉与模式识别
2019-09-25 v1 机器人学
图像与视频处理
摘要
在这项工作中，我们提出长波红外（LWIR）图像作为使用基于学习的技术进行语义分割的可行辅助模态。我们首先通过提出一种被动标定靶标和既便携又易于使用的流程，解决RGB-热红外相机标定问题。其次，我们提出PST900，一个包含894对同步且标定的RGB与热红外图像的数据集，带有来自DARPA地下挑战赛的四个不同类别的逐像素人工标注。最后，我们提出一种快速语义分割的CNN架构，以独立利用RGB图像的方式结合RGB与热红外图像。我们将我们的方法与最先进水平进行比较，并展示我们的方法在我们的数据集上优于它们。
引用
@article{arxiv.1909.10980,
title = {PST900: RGB-Thermal Calibration, Dataset and Segmentation Network},
author = {Shreyas S. Shivakumar and Neil Rodrigues and Alex Zhou and Ian D. Miller and Vijay Kumar and Camillo J. Taylor},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.10980},
year = {2019}
}
备注
6 pages