HAPNet: Toward Superior RGB-Thermal Scene Parsing via Hybrid, Asymmetric, and Progressive Heterogeneous Feature Fusion

📄 arXiv: 2404.03527v3 📥 PDF

作者: Jiahang Li, Peng Yun, Yang Xu, Ye Zhang, Mingjian Sun, Qijun Chen, Ilin Alexander, Rui Fan

分类: cs.CV

发布日期: 2024-04-04 (更新: 2026-01-06)

备注: 16 pages, 4 figures. Accepted to the Biomimetic Intelligence and Robotics

💡 一句话要点

提出HAPNet以解决RGB-热成像场景解析中的特征融合问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: RGB-热成像 场景解析 特征融合 视觉基础模型 卷积神经网络 数据融合 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有RGB-热成像场景解析方法多依赖对称双重编码器，未能充分考虑模态间的差异，导致特征提取效果不佳。
  2. 本研究提出了一种混合非对称编码器，结合视觉基础模型和卷积神经网络，以更有效地提取和融合异构特征。
  3. HAPNet在三个公共数据集上表现优越，相较于现有最先进的网络，性能显著提升，展示了新的研究潜力。

📝 摘要（中文）

数据融合网络在RGB-热成像场景解析中展现出显著潜力。然而，现有研究大多依赖对称双重编码器进行异构特征提取和融合，未能充分考虑RGB与热成像模态之间的固有差异。本研究探索了一种可行策略，充分利用视觉基础模型（VFM）特征，设计了一个混合非对称编码器，结合了VFM和卷积神经网络，以更有效地提取互补的异构特征，并以双路径渐进方式进行融合。此外，我们引入了辅助任务以丰富融合特征的局部语义，从而提升RGB-热成像场景解析的整体性能。HAPNet在三个广泛使用的公共RGB-热成像场景解析数据集上表现优越，开辟了数据融合场景解析方法的新机遇。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决RGB与热成像模态在场景解析中的特征融合问题。现有方法多依赖对称双重编码器，未能充分考虑两种模态的固有差异，导致特征提取效果不理想。

核心思路：我们提出了一种混合非对称编码器，结合视觉基础模型（VFM）和卷积神经网络（CNN），以更有效地提取互补的异构特征，并通过双路径渐进方式进行特征融合。这样的设计能够更好地利用VFM在大规模无标签数据上自监督学习的优势。

技术框架：HAPNet的整体架构包括混合非对称编码器、双路径特征融合模块和辅助任务模块。混合编码器负责提取RGB和热成像的特征，双路径模块则实现特征的渐进融合，辅助任务模块则增强了融合特征的局部语义信息。

关键创新：本研究的主要创新在于设计了混合非对称编码器，充分利用了VFM的特征提取能力，并通过引入辅助任务来提升特征的语义丰富性。这与现有方法的对称设计形成了显著区别。

关键设计：在网络结构上，我们采用了特定的损失函数以平衡不同模态特征的贡献，并在参数设置上进行了优化，以确保特征融合的有效性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

HAPNet在三个公共RGB-热成像场景解析数据集上表现优越，相较于现有最先进的网络，性能提升幅度达到XX%，展示了其在特征融合和场景解析中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能监控、无人驾驶、环境监测等场景，能够有效提升在复杂环境下的目标检测和场景理解能力。未来，HAPNet的设计理念可能为其他多模态数据融合任务提供新的思路，推动相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

Data-fusion networks have shown significant promise for RGB-thermal scene parsing. However, the majority of existing studies have relied on symmetric duplex encoders for heterogeneous feature extraction and fusion, paying inadequate attention to the inherent differences between RGB and thermal modalities. Recent progress in vision foundation models (VFMs) trained through self-supervision on vast amounts of unlabeled data has proven their ability to extract informative, general-purpose features. However, this potential has yet to be fully leveraged in the domain. In this study, we take one step toward this new research area by exploring a feasible strategy to fully exploit VFM features for RGB-thermal scene parsing. Specifically, we delve deeper into the unique characteristics of RGB and thermal modalities, thereby designing a hybrid, asymmetric encoder that incorporates both a VFM and a convolutional neural network. This design allows for more effective extraction of complementary heterogeneous features, which are subsequently fused in a dual-path, progressive manner. Moreover, we introduce an auxiliary task to further enrich the local semantics of the fused features, thereby improving the overall performance of RGB-thermal scene parsing. Our proposed HAPNet, equipped with all these components, demonstrates superior performance compared to all other state-of-the-art RGB-thermal scene parsing networks, achieving top ranks across three widely used public RGB-thermal scene parsing datasets. We believe this new paradigm has opened up new opportunities for future developments in data-fusion scene parsing approaches.