[论文笔记]Multi-Channel CNN-based Object Detection for Enhanced Situation Awareness
2017-12-30 13:38
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论文链接：Multi-Channel CNN-based Object Detection for Enhanced Situation Awareness
本文主要是对红外和可见光图像中的目标进行检测，把三个灰度图像叠加成一幅三通道彩色图像，然后使用fast-rcnn 进行目标检测，一张图片只检测一个目标，目标是一类（车）。
R通道：中波段红外图像（mid-wave infrared image, MWIR）
G通道：运动图像（视频中两帧的差值）
B通道：可见光图像
这里并没有使用特殊的融合技术来把三幅图像融合成一幅彩色图像，而是直接叠加，生成的彩色图像如下图是很不自然的
下面是使用的数据集（ATR database from Military Sensing Information Analysis Center (SENSIAC). This database package contains 207 GB of MWIR imagery and 106 GB of visible imagery along with ground truth data. ）
数据集地址（打不开）：https://www.sensiac.org/
数据集使用的样本
最后检测的结果为
本文主要是对红外和可见光图像中的目标进行检测，把三个灰度图像叠加成一幅三通道彩色图像，然后使用fast-rcnn 进行目标检测，一张图片只检测一个目标，目标是一类（车）。
R通道：中波段红外图像（mid-wave infrared image, MWIR）
G通道：运动图像（视频中两帧的差值）
B通道：可见光图像
这里并没有使用特殊的融合技术来把三幅图像融合成一幅彩色图像，而是直接叠加，生成的彩色图像如下图是很不自然的
下面是使用的数据集（ATR database from Military Sensing Information Analysis Center (SENSIAC). This database package contains 207 GB of MWIR imagery and 106 GB of visible imagery along with ground truth data. ）
数据集地址（打不开）：https://www.sensiac.org/
数据集使用的样本
最后检测的结果为
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