MODNet-Motion and Appearance based Moving Object Detection Network for Autonomous Driving

最新推荐文章于 2024-08-08 08:02:24 发布
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MODNet是一种双流多任务学习框架，结合RGB图像和光流信息，用于运动对象检测和背景分割。它在DAVIS和自创的KITTI MOD数据集上进行了实验，尽管在精度和速度上有一定表现，但受限于缺乏大规模训练数据，效果不理想。

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相关连接

项目地址： http://webdocs.cs.ualberta.ca/~vis/kittimoseg/

文章地址： https://arxiv.org/pdf/1709.04821.pdf

解决问题

获得两种结果，一个是区分运动前景和静态背景的mask，另外一个是检测所有车辆的bounding boxes，并且区分

 

主要贡献

  • MODNet

一个双流的多任务学习框架，两个VGG16的编码网络，分别提取RGB图像和稠密光流图像的特征，然后把特征融合（具体如何融合文章没讲）之后分别送给 FastBox网络 和 MS网络（多层转置卷积）

 

  • 自创实验数据 KITTI MOD

扩展KITTI中的目标检测，在车辆的标注中添加静止/运动的标签，得到MOD

 

实验

数据： DAVIS + KITTI MOD

对比：在mask结果上 和 MPNet进行对比

结果：

DAVIS meanIOU<

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自动驾驶论文:MODNet: Motion and Appearance based Moving Object Detection Network for Autonomous Driving
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