Тепловидение и зрение: новый рубеж в понимании изображений

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили масштабный набор данных и фреймворк RGBT-Ground, объединяющие видимый и тепловой спектры для более надежного визуального поиска объектов в сложных условиях.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Предложенный бенчмарк RGBT-Ground характеризуется повышенной реалистичностью условий захвата объектов, включая смещенные, мелкие и перекрытые объекты в условиях низкой освещенности и неблагоприятных погодных условий, что подтверждается использованием парных RGB- и тепловизионных изображений и отражает детальный анализ распределений аннотаций на уровне сцены, окружения и объектов → обеспечивая комплексную оценку алгоритмов визуального связывания.

Представлен новый масштабный набор данных RGBT-Ground для оценки кросс-модального поиска объектов с использованием RGB и тепловизионных изображений.

Несмотря на значительные успехи в области визуального связывания объектов с текстовыми описаниями, существующие бенчмарки зачастую не отражают сложности реальных условий, таких как изменение освещения и погодные явления. В данной работе представлен ‘RGBT-Ground Benchmark: Visual Grounding Beyond RGB in Complex Real-World Scenarios’ — первый масштабный бенчмарк для визуального связывания, использующий пары RGB и тепловизионных изображений и включающий детальные аннотации. Предложенный бенчмарк и разработанная на его основе модель RGBT-VGNet позволяют комплексно оценивать и повышать надежность систем визуального связывания в сложных сценариях. Способны ли новые мультимодальные подходы значительно улучшить производительность систем в условиях низкой освещенности и на больших расстояниях?

Преодолевая Ограничения: Визуальное Определение Местоположения за Пределами RGB

Традиционные методы визуального определения местоположения объектов опираются преимущественно на данные, полученные с помощью RGB-камер, однако их эффективность значительно снижается в условиях недостаточной освещенности или при частичной видимости объекта. В таких ситуациях, когда стандартные алгоритмы сталкиваются с трудностями в распознавании и локализации, точность определения резко падает, что ограничивает применение этих методов в реальных сценариях, таких как автономная навигация или системы безопасности. Это связано с тем, что RGB-изображения, основанные на видимом спектре света, не всегда предоставляют достаточной информации для надежной идентификации объектов в сложных условиях, подчеркивая необходимость поиска альтернативных или дополнительных источников данных.

Для точной локализации объектов в сложных условиях, когда традиционные методы, основанные на RGB-изображениях, оказываются недостаточно эффективными, всё большее значение приобретают дополнительные модальности данных, в частности, тепловизионная съемка. Тепловидение позволяет обнаруживать объекты по их тепловому излучению, что делает возможным их обнаружение даже в условиях низкой освещенности, при частичной видимости или маскировке. В отличие от RGB-изображений, которые зависят от внешнего освещения, тепловизионные данные предоставляют информацию о собственной температуре объектов, что значительно повышает надежность и точность определения их местоположения. Таким образом, интеграция тепловизионных данных в системы визуального позиционирования позволяет преодолеть ограничения, присущие традиционным подходам, и значительно расширить возможности обнаружения и идентификации объектов в различных сценариях.

Существующие наборы данных для визуального обоснования зачастую оказываются недостаточными для всесторонней оценки мультимодальных систем, ограничивая их способность к надежной работе в реальных условиях. Для решения этой проблемы был создан набор данных RGBT-Ground, включающий более 40 000 изображений, что значительно превосходит по масштабу существующие аналоги. Этот объем позволяет проводить более тщательное обучение и тестирование алгоритмов, особенно в сложных сценариях, где необходима интеграция данных из различных источников, например, видимого и теплового спектров. RGBT-Ground предоставляет исследователям возможность создавать более устойчивые и точные системы визуального обоснования, способные эффективно работать в широком диапазоне условий освещения и окружающей среды.

Для достижения надежного визуального заземления недостаточно простого обнаружения объектов; критически важна детализированная аннотация как сцены в целом, так и каждого отдельного объекта. Такой подход позволяет моделям не только идентифицировать предмет, но и понимать его контекст, взаимосвязь с другими элементами изображения, а также учитывать сложные факторы, такие как освещение и перекрытия. Тщательная аннотация, включающая точные границы объектов, семантическую сегментацию и атрибуты, предоставляет алгоритмам необходимые данные для обучения и формирования устойчивых представлений о визуальном мире. В результате, системы визуального заземления становятся более точными, надежными и способны успешно функционировать в сложных и неоднозначных условиях, что значительно расширяет спектр их применения.

Сравнительный анализ методов визуального определения местоположения объектов на данных RGBT в реальных условиях демонстрирует различия в их производительности в зависимости от сцены, освещения, погоды, размера объектов и степени перекрытия.

RGBT-Ground: Новый Эталон для Мультимодального Обоснования

RGBT-Ground представляет собой масштабный бенчмарк, разработанный специально для задачи визуального связывания RGB-изображений с тепловизионными данными. В отличие от существующих наборов данных, RGBT-Ground содержит более 40 000 изображений, представленных парами RGB и тепловизионных снимков, и снабжен детальными аннотациями. Это позволяет проводить более точную и всестороннюю оценку алгоритмов визуального связывания, учитывая особенности мультимодальных данных, и преодолевает ограничения, присущие существующим бенчмаркам, которые обычно оперируют только RGB-изображениями.

Набор данных RGBT-Ground расширяет существующие бенчмарки, такие как RefCOCO, ReferIt и Flickr30K, путем добавления важной информации, полученной в тепловом спектре. В то время как перечисленные наборы данных оперируют исключительно RGB-изображениями, RGBT-Ground предоставляет соответствующие пары RGB и тепловизионных изображений для каждой сцены. Это позволяет оценивать и разрабатывать алгоритмы, способные эффективно использовать дополнительную информацию о температуре объектов, что особенно важно в сложных условиях освещения или при обнаружении объектов, плохо различимых в видимом спектре. Включение тепловизионных данных существенно расширяет возможности тестирования моделей визуального обоснования и позволяет оценивать их устойчивость к различным факторам окружающей среды.

Набор данных RGBT-Ground включает в себя широкий спектр сложных сценариев реального мира, таких как различные погодные условия, изменения освещения, частичная видимость объектов и зашумленные фоны. Это достигается за счет использования изображений, полученных в разнообразных условиях и окружениях, включая городские пейзажи, внутренние помещения, природные ландшафты и промышленные объекты. Включение этих сложных сценариев направлено на создание более реалистичной и требовательной среды для оценки систем визуального связывания, что позволяет более точно оценить их способность к надежной работе в реальных условиях эксплуатации и выявить слабые места в алгоритмах.

Набор данных RGBT-Ground способствует разработке систем, демонстрирующих устойчивую производительность в различных условиях освещения и окружающей среды. Включение пар RGB и тепловизионных изображений позволяет оценивать и совершенствовать алгоритмы визуального позиционирования, которые могут эффективно работать даже при низкой освещенности, плохой видимости или в сложных сценариях, где традиционные методы, основанные только на видимом спектре, оказываются неэффективными. Это, в свою очередь, повышает надежность систем визуального позиционирования и расширяет область их применения, особенно в задачах, требующих высокой точности и устойчивости в неидеальных условиях, таких как робототехника, автономное вождение и системы безопасности.

Сравнительный анализ методов визуального определения местоположения объектов на данных RGBT-Ground показывает различия в их производительности в условиях различной освещенности, погоды, размеров объектов и степени перекрытия, что демонстрируется на подмножествах RefM3FD, RefMFAD и RefFLIR.

RGBT-VG: Унифицированная Архитектура для Мультимодального Обоснования

RGBT-VG представляет собой унифицированную структуру для визуального сопоставления RGB и тепловизионных данных, расширяющую существующие методы за счет интеграции тепловой информации. В отличие от традиционных подходов, обрабатывающих RGB и тепловые изображения отдельно, RGBT-VG позволяет осуществлять совместное рассуждение на основе обеих модальностей, что повышает точность и надежность сопоставления объектов в сложных условиях освещения и при наличии небольших объектов. Данная структура обеспечивает единый процесс обработки данных, упрощая интеграцию и анализ информации из различных сенсоров, что особенно важно для приложений в области робототехники, наблюдения и автоматизированного анализа изображений.

Базовая модель RGBT-VGNet использует предварительно обученную модель CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) для формирования надежной основы для мультимодального рассуждения. CLIP обеспечивает эффективное представление как визуальной, так и языковой информации в едином пространстве признаков, что позволяет модели устанавливать соответствия между текстовыми запросами и визуальными объектами на изображениях RGB и тепловизионных изображениях. Использование предварительно обученной модели позволяет значительно сократить время обучения и повысить производительность в задачах визуального обоснования, поскольку CLIP уже обладает знаниями об общих визуальных и языковых концепциях. В RGBT-VGNet CLIP используется для извлечения признаков как из RGB, так и из тепловизионных изображений, а также для кодирования текстовых запросов, что обеспечивает основу для дальнейшей кросс-модальной интеграции и обоснования.

Ключевыми компонентами RGBT-VG являются механизмы «Language-Aware Visual Synergy» и «Asymmetric Modality Adaptation», обеспечивающие эффективное слияние RGB и тепловизионных данных. «Language-Aware Visual Synergy» позволяет учитывать семантическую информацию из текстового запроса при анализе визуальных признаков, что улучшает соответствие между текстом и изображением. «Asymmetric Modality Adaptation» выполняет адаптацию модальностей таким образом, чтобы компенсировать различия в информативности и характеристиках RGB и тепловизионных данных; в частности, тепловизионные данные, как правило, содержат меньше детализированную информацию, поэтому этот механизм позволяет эффективно интегрировать их с более детализированными RGB-изображениями, повышая общую точность определения местоположения объекта.

Экспериментальные результаты подтверждают эффективность RGBT-VG, демонстрируя точность в 91% при метрике Accuracy@0.5 на подмножестве testA, 64% на сложном подмножестве testB, характеризующемся условиями низкой освещенности, и 49% на подмножестве testC, содержащем малые объекты. Полученные показатели свидетельствуют о превосходстве RGBT-VG над существующими решениями в задачах визуального обоснования, а также о повышенной устойчивости системы к различным условиям съемки и размеру объектов на изображении.

Предложенная архитектура RGBT-VGNet объединяет RGB и тепловые данные для эффективного визуального определения местоположения объектов.

Расширяя Горизонты: Перспективы Развития Мультимодального Обоснования

Разработанные наборы данных RGBT-Ground и RGBT-VG открывают новые перспективы в развитии робототехники, систем автономной навигации и видеонаблюдения. Возможность точной привязки визуальной информации из RGB-изображений и тепловизионных данных к конкретным объектам и их описаниям позволяет роботам более эффективно ориентироваться в сложных условиях, например, при плохой освещенности или в задымленной среде. Автономные транспортные средства, использующие подобные системы, смогут точнее распознавать препятствия и пешеходов, повышая безопасность движения. В сфере видеонаблюдения, объединение RGB и тепловизионных данных обеспечивает более надежное обнаружение и идентификацию объектов, даже в условиях плохой видимости или маскировки, что существенно расширяет возможности современных систем безопасности и мониторинга.

Перспективные исследования направлены на расширение возможностей мультимодальной привязки за счет интеграции дополнительных сенсорных данных, таких как данные глубинной съемки или радиолокации. Объединение визуальной информации с данными о расстоянии и структуре сцены позволит значительно повысить точность и надежность определения местоположения объектов, особенно в сложных условиях освещения или при наличии препятствий. Добавление радиолокационных данных, способных проникать сквозь туман и другие атмосферные помехи, может обеспечить устойчивое функционирование систем при неблагоприятных погодных условиях. Подобный подход открывает новые горизонты для развития робототехники, автономной навигации и систем наблюдения, позволяя им эффективно функционировать в реальных, динамически меняющихся средах.

Совершенствование способности систем к пониманию сложных речевых конструкций и неоднозначных визуальных сцен остается одной из ключевых задач в области мультимодального заземления. В текущих реализациях, даже небольшие вариации в формулировках или наличие нескольких объектов, соответствующих описанию, могут приводить к ошибкам. Исследования направлены на разработку алгоритмов, способных учитывать контекст, разрешать неоднозначности и понимать сложные отношения между объектами, представленными в тексте и изображении. Особое внимание уделяется созданию моделей, которые могут не только идентифицировать объекты, но и понимать намерения говорящего и адаптироваться к различным стилям речи, что позволит значительно повысить надежность и гибкость систем в реальных условиях эксплуатации.

Разработка масштабных и разнообразных эталонных наборов данных, подобных RGBT-Ground, представляется ключевым фактором для дальнейшего прогресса в области мультимодального заземления. Отсутствие общедоступных, тщательно аннотированных данных, охватывающих широкий спектр сценариев и объектов, существенно ограничивает возможности обучения и оценки алгоритмов. Более того, создание эталонов, включающих сложные сцены с неоднозначными референциями и вариациями в освещении и ракурсах, необходимо для развития систем, способных к надежной работе в реальных условиях. Таким образом, инвестиции в создание и поддержание таких наборов данных — это инвестиции в будущее интеллектуальных систем, способных эффективно взаимодействовать с окружающим миром.

Сравнительный анализ методов визуального связывания объектов, использующих только RGB, только тепловизионные данные (TIR) и их комбинацию (RGB-TIR), демонстрирует, что комбинированный подход обеспечивает наиболее надежное определение местоположения объектов в различных реалистичных условиях, включая изменения освещения, погоды, размера объектов и степень их перекрытия.

Настоящая элегантность в разработке систем визуального поиска заключается в чётком определении задачи. Данная работа демонстрирует это, представляя RGBT-Ground — масштабный набор данных, призванный решить конкретную проблему: устойчивое визуальное связывание в сложных условиях реального мира. Без чётко сформулированной задачи любое решение — лишь шум, а стремление к интеграции RGB и тепловизионных изображений оправдано лишь тогда, когда это позволяет достичь более надёжных результатов. Как однажды заметил Джеффри Хинтон: «Иногда лучшее решение — это признать, что у вас нет решения». В контексте RGBT-Ground, признание ограничений существующих наборов данных и стремление к созданию более robust системы — это первый шаг к элегантному и корректному решению.

Куда двигаться дальше?

Представленный набор данных RGBT-Ground, несомненно, расширяет границы визуального обоснования, вводя в игру тепловое излучение. Однако, стоит признать, что интеграция модальностей — это лишь первый шаг. Настоящая проблема заключается не в простом объединении RGB и тепловых изображений, а в построении алгоритмов, способных к дедуктивному пониманию сцены. Большинство текущих подходов полагаются на эмпирические наблюдения и статистические закономерности, что, с математической точки зрения, недопустимо. Недостаточно просто «найти» объект; необходимо доказать его присутствие на основе фундаментальных принципов.

Особое внимание следует уделить разработке метрик оценки, которые действительно отражают способность алгоритма к обобщению. Современные показатели часто подвержены влиянию артефактов данных и не учитывают случаи, когда алгоритм успешно решает задачу, но делает это нетривиальным способом. Более того, необходимо исследовать устойчивость систем визуального обоснования к намеренным искажениям и шумам — ведь в реальном мире совершенных данных не бывает.

В конечном итоге, истинный прогресс в этой области возможен лишь при переходе от “черных ящиков” глубокого обучения к системам, основанным на формальной логике и доказуемых алгоритмах. Иначе, все эти усилия останутся лишь изящной, но все же иллюзией понимания.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.24561.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-01 23:07