梦之泪殇
梦之泪殇

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

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

MODNet-Motion and Appearance based Moving Object Detection Network for Autonomous Driving_第1张图片

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 63.88 (+CRF达到66)

KITTI MOD mAP  21.5% 

速度  OpticalFlow Estimation 50min/8s + MODNet  0.128s(8fps) + CRF  1.15s   

 

总结

效果渣(瓶颈)是因为没有对应大型训练数据库

 

 

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