메모: Infrared Multiobject Contrast Enhancement and Detection Based on Layered Visual Transformer Network for Autonomous Driving
Fig.1 Infrared Multiobject Contrast Enhancement and Detection Based on Layered Visual Transformer Network for Autonomous Driving
Published in: IEEE Sensors Journal ( Volume: 24, Issue: 22, 15 November 2024)
Date of Publication: 30 September 2024
Introduction
Infrared vision에 대해 visual transformer network 제시, 3가지 개선점을 제안함: backbone, encoder, 그리고 decoder&detection head. Backbone network인 layered visual transformer network(LVTN)은 IR데이터의 feature 추출함. Encoder는 기존의 attention mechanism을 대체하고 adaptive-feedback attention(AFA)를 도입해 객체 feauture에 집중하고 contrast를 향상시킴. Decoder and detection head는 training weight를 조정하고 multiscale 및 dense object detection 문제를 해결하는 fine-grained matching loss function(FMLF)을 도입함.
공개 데이터셋으로 보이는 FLIR-ADAS 및 KAIST dataset을 활용, SOTA와 비교해 우수함을 확인함.
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