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English(EN) Texture-Shape Bias Balancing for Robust Synthetic-to-Real Semantic Segmentation in Automotive NIR Imagery

新框架提升汽车近红外图像分割能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员提出了一种新框架，通过解决合成数据和真实世界数据之间的域差距，来改进汽车近红外（NIR）图像的语义分割。他们的方法称为目标风格迁移（TSA），使用微调的潜在扩散模型将合成图像转换为逼真的近红外风格变体。此外，还采用基于Voronoi的风格多样化（VSD）策略来减少纹理偏差，同时保留几何信息。实验表明，分割鲁棒性得到显著改善，在外部数据上域差距减少了高达63.6%，在内部数据上减少了28.4%。 AI

影响 在挑战性光照条件下增强汽车感知系统的鲁棒性。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍图像分割新方法的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Felix Stillger, Ben Hamscher, Lukas Hahn, Annika M\"utze, Tobias Meisen, Kira Maag ·

    面向汽车近红外图像鲁棒性合成到真实语义分割的纹理-形状偏见平衡

    arXiv:2606.15072v1 Announce Type: new Abstract: Semantic segmentation is a fundamental component of visual perception in modern automotive systems, enabling pixel-level scene understanding. Near-Infrared imaging (NIR) offers stable detection under difficult illumination condition…

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