Fusion representation learning for foreground moving object detection

计算机科学 人工智能 稳健性(进化) 目标检测 前景检测 特征学习 计算机视觉 融合机制 卷积神经网络 代表(政治) 水准点(测量) 融合 模式识别(心理学) 深度学习 特征(语言学) 对象(语法) 地理 法学 哲学 化学 大地测量学 基因 脂质双层融合 政治 生物化学 语言学 政治学
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.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
4秒前
玩命的十三完成签到 ,获得积分10
4秒前
寂寞的诗云完成签到,获得积分10
6秒前
我爱科研完成签到 ,获得积分10
6秒前
7秒前
Bin_Liu发布了新的文献求助10
8秒前
She完成签到,获得积分10
8秒前
11秒前
Raki完成签到,获得积分10
12秒前
22完成签到 ,获得积分10
12秒前
Echo_1995完成签到,获得积分10
15秒前
徐慕源完成签到,获得积分10
15秒前
able发布了新的文献求助10
16秒前
呜呜完成签到 ,获得积分10
17秒前
17秒前
CQ完成签到 ,获得积分10
18秒前
漂亮天真完成签到,获得积分10
19秒前
gmc完成签到 ,获得积分10
19秒前
怡然白竹完成签到 ,获得积分10
21秒前
懵懂的海露完成签到,获得积分10
25秒前
testz完成签到,获得积分10
27秒前
28秒前
一一一完成签到,获得积分10
31秒前
翊然甜周完成签到,获得积分10
31秒前
31秒前
zdnn完成签到,获得积分10
33秒前
TLDX发布了新的文献求助10
36秒前
鳄鱼蛋完成签到,获得积分10
37秒前
luwenxuan完成签到,获得积分10
37秒前
37秒前
奋斗跳跳糖完成签到,获得积分10
37秒前
小白加油完成签到 ,获得积分10
38秒前
38秒前
星辰大海应助大橙子采纳,获得10
38秒前
39秒前
繁荣的新晴完成签到,获得积分20
40秒前
闫星宇完成签到,获得积分10
40秒前
辻诺完成签到 ,获得积分10
40秒前
AR完成签到,获得积分10
40秒前
40秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038184
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575908
关于积分的说明 11373872
捐赠科研通 3305715
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892662
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022