Multimodal Semantic Segmentation
Multimodal semantic segmentation assigns a semantic class label to every pixel in a scene by fusing information from two or more sensor modalities — most commonly RGB images paired with depth maps (RGB-D), LiDAR point clouds, thermal cameras, or text descriptions. Deep encoder-decoder networks learn to align and fuse complementary cues from each modality, producing denser and more accurate segmentation than any single-modality approach.
Avota reģistrs
Atsauces kopētas tieši no metodes avota reģistra. Tās nenozīmē nekādu apgalvojumu līmeņa verifikāciju.
- Hazirbas, C., Ma, L., Domokos, C., & Cremers, D. (2016). FuseNet: Incorporating Depth into Semantic Segmentation via Fusion-based CNN Architecture. In Proceedings of the Asian Conference on Computer Vision (ACCV). Springer. · URL
- Zhang, J., Liu, H., Yang, K., Hu, X., Liu, R., & Stiefelhagen, R. (2023). CMX: Cross-Modal Fusion for RGB-X Semantic Segmentation with Transformers. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 24(12), 14801–14813. · DOI 10.1109/TITS.2023.3300537
Kurēti apgalvojumi
Apgalvojumi saglabāti pierādījumu reģistrā, katram ar savu novērtējumu.
Šis skatījums neizgudro apgalvojumu novērtējumu, ja reģistrā tā nav.
Saistītās metodes
Ģenerēts no metodes grafika un parādīts kā mašīnas ieteiktas attiecības — netiek izvirzīts neviens pierādījumu apgalvojums.