Fusion representation learning for foreground moving object detection

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作者
Pei Wang,Junsheng Wu,Aiqing Fang,Zhixiang Zhu,Chenwu Wang,Shan Ren
出处
期刊:Digital Signal Processing [Elsevier BV]
卷期号:138: 104046-104046 被引量:4
标识
DOI:10.1016/j.dsp.2023.104046
摘要

This paper investigates the problem of effective and robust fusion representation for foreground moving object detection. Many deep learning-based approaches pay attention to network architecture based on a single modality image, ignoring the complementary mechanism of cross-modal images or only considering single-frame prediction without temporal association. We tackle these problems by proposing a fusion representation learning method for the foreground moving object detection task, which consists of two major modules: the upstream fusion representation module (FRM) and the downstream foreground moving object detection module (FODM). Unlike traditional feature aggregate methods, the FRM module is a quality-aware and online learnable fusion module which can aggregate valuable features while rejecting the harmful information in the source images. Specifically, the FODM module is a siamese convolutional neural network to detect foreground moving objects by aggregating the time-sequence images generated by FRM. Moreover, a new aligned foreground moving object detection dataset of infrared and visible images is constructed to provide a new option for benchmark evaluation. Experimental results and comparisons with the state-of-the-art on three public datasets validate the effectiveness, robustness, and overall superiority of our method.
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