FMB|图像融合数据集|自动驾驶数据集

FMB数据集是由大连理工大学国际信息科学与技术学院创建，包含1500对经过精确配准的红外和可见光图像，每对图像具有15个像素级标注类别。该数据集覆盖了广泛的像素变化和多种复杂环境，如浓雾、大雨和低光条件，旨在推动图像融合和分割领域的研究，特别是在自动驾驶和机器人操作中的应用。

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数据集介绍

构建方式

FMB数据集的构建依托于一套智能多波段双目成像系统，该系统能够同时捕捉可见光和红外图像。通过精确的校准和配准技术，研究人员获得了1500对像素级对齐的图像对，分辨率为800×600。这些图像涵盖了多种光照条件和复杂场景，如浓雾、强光和低光环境。每对图像均经过像素级标注，共包含15个类别，涵盖了自动驾驶和机器人操作中的常见目标。

特点

FMB数据集的特点在于其丰富的场景多样性和高质量的标注。数据集不仅包含了多种光照条件下的图像，还特别关注了极端天气和复杂环境下的图像采集。此外，FMB数据集提供了像素级的语义分割标签，涵盖了道路、行人、车辆等15个类别，为多模态图像融合和分割任务提供了全面的基准。其独特的全时多模态特性使得该数据集在提升模型的泛化能力方面具有显著优势。

使用方法

FMB数据集的使用方法主要围绕多模态图像融合和语义分割任务展开。研究人员可以通过该数据集训练和评估多任务学习模型，如SegMiF架构，该架构通过层次化交互注意力机制和动态权重因子，实现了融合与分割任务的双向促进。数据集的使用还包括数据增强技术，如随机裁剪和亮度调整，以进一步提升模型的鲁棒性。通过FMB数据集，研究人员能够在真实场景中验证模型的性能，推动自动驾驶和机器人操作领域的技术进步。

背景与挑战

背景概述

FMB数据集由大连理工大学的研究团队于2023年提出，旨在解决多模态图像融合与分割的联合问题。该数据集包含1500对经过精确配准的红外与可见光图像，涵盖了15个像素级标注类别，适用于自动驾驶和机器人操作等复杂场景。FMB的构建基于一个智能多波段双目成像系统，能够在不同光照条件下捕捉丰富的场景信息。该数据集的推出为多模态图像融合与分割任务提供了全面的基准，推动了相关领域的研究进展。

当前挑战

FMB数据集面临的挑战主要体现在两个方面。首先，多模态图像融合与分割任务的联合优化具有较高的复杂性，如何在保持图像视觉质量的同时实现精确的像素级分割是一个关键问题。其次，数据集的构建过程中，红外与可见光图像的精确配准以及大规模像素级标注的生成也带来了技术上的挑战。此外，数据集需要覆盖多样化的场景和极端环境条件，以确保模型的泛化能力，这对数据采集和标注工作提出了更高的要求。

常用场景

经典使用场景

FMB数据集在图像融合与分割领域具有广泛的应用，尤其是在自动驾驶和机器人操作中。该数据集通过提供多模态（红外与可见光）图像对，支持研究人员开发能够在复杂环境下（如恶劣天气、低光照条件）进行精确场景解析的算法。其经典使用场景包括多模态图像融合与语义分割的联合优化，旨在生成视觉上吸引人的融合图像，同时实现高精度的像素级语义分割。

衍生相关工作

FMB数据集的发布推动了多模态图像融合与分割领域的相关研究。基于FMB，研究人员开发了多种联合优化模型，如SegMiF架构，该模型通过层次化交互注意力机制实现了多模态特征的精细映射。此外，FMB还启发了动态权重因子的引入，为多任务学习中的权重分配提供了新的思路。这些衍生工作不仅提升了多模态场景解析的性能，也为后续研究提供了丰富的实验数据和方法参考。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，多模态图像融合与分割技术在自动驾驶和机器人操作领域扮演着至关重要的角色。FMB数据集作为一项全时多模态基准，为图像融合与分割任务提供了丰富的标注数据，涵盖了多种复杂环境下的场景。当前研究热点集中在多任务学习的架构设计上，特别是通过融合网络与分割网络的协同优化，实现视觉效果的提升与语义分割的精准化。例如，SegMiF架构通过层次化交互注意力机制，实现了模态特征与语义特征的精细映射，显著提升了融合图像的质量与分割精度。此外，动态权重因子的引入进一步优化了多任务学习的平衡性，避免了繁琐的手动调参。FMB数据集的推出，不仅填补了现有数据集的不足，还为多模态图像处理领域的研究提供了新的基准与挑战。

相关研究论文

• Multi-interactive Feature Learning and a Full-time Multi-modality Benchmark for Image Fusion and Segmentation

  大连理工大学 · 2023年