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METHOD AND SYSTEM FOR OBJECT CLASSIFICATION USING VISIBLE AND INVISIBLE LIGHT IMAGES

机译:使用可见光图像和不可见光图像进行对象分类的方法和系统

摘要

Methods, systems, and techniques for classifying and/or detecting objects using visible and invisible light images. A visible light image and an invisible light image are received at a convolutional neural network (CNN). The visible light image depicts a region-of-interest imaged using visible light. The invisible light image depicts at least a portion of the region-of-interest imaged using invisible light, and at least one of the images depicts an object-of-interest within the portion of the region-of-interest shared between the images. The CNN then classifies and/or detects the object-of-interest using the images. The CNN may be trained to perform this classification and/or detection using pairs of visible and invisible light training images.
机译:使用可见光图像和不可见光图像对对象进行分类和/或检测的方法,系统和技术。卷积神经网络(CNN)接收可见光图像和不可见光图像。可见光图像描绘了使用可见光成像的感兴趣区域。不可见光图像描绘了使用不可见光成像的感兴趣区域的至少一部分,并且图像中的至少一个描绘了图像之间共享的感兴趣区域的一部分内的感兴趣对象。然后,CNN使用图像对感兴趣的对象进行分类和/或检测。可以使用成对的可见光和不可见光训练图像来训练CNN以执行此分类和/或检测。

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