红外可见图像融合之后的下游分割任务

Question

我是做的图像融合然后想做下分割下游任务，数据集是融合之后的MSRS、FMB数据集，现在我已经尝试了MMSFormer分割模型、PIDNet分割模型、deeplavb3分割模型，发现在在PIDNet上MSRS能跑到68左右，但是FMB才30-40左右，这个已经是我跑出来的最好效果了，但是我看论文中都是跑到了70多，所以我想问一下这个是什么问题，我应该选择什么分个模型

Answer 1

下午好🌅🌅🌅
本答案参考通义千问

你提到的问题是关于红外可见图像融合后的下游分割任务，并且使用了MSRS和FMB数据集。你在这些数据集上尝试了多个模型（如 MMSFormer、PIDNet、DeepLabv3+），但在 FMB 数据集上的性能远低于预期（仅 30-40%），而论文中通常能达到 70% 以上。这个问题可能涉及以下几个关键因素：

---

一、问题分析

1. 数据集差异

• MSRS 和 FMB 的特点不同：
  • MSRS 是一个较早的多光谱图像数据集，包含可见光与短波红外图像，且标注较为清晰。
  • FMB 是一个更复杂的多模态图像数据集，包含可见光、热成像、红外等多模态信息，图像质量、光照条件、目标分布等差异较大。
• 你使用的数据集是否经过预处理？ 比如归一化、增强、裁剪等。

2. 模型选择与适配性

• PIDNet 在 MSRS 上表现好，但 FMB 差，说明该模型对某些特征（如边缘、结构）敏感，但对 FMB 中的复杂背景或低对比度区域适应性差。
• 其他模型（如 MMSFormer、DeepLabv3+）在 FMB 上表现不佳，可能是因为它们缺乏对多模态输入的有效建模能力。

3. 训练策略与超参数设置

• 学习率、优化器、损失函数、数据增强方式等是否适合 FMB？
• 是否进行了迁移学习或微调？

---

二、解决方案建议

1. 确认数据集预处理与增强策略

• 确保数据统一格式：将所有图像转换为相同尺寸、通道数（如 RGB 或灰度）。
• 进行适当的增强：如旋转、翻转、亮度调整、对比度增强等，提升模型鲁棒性。
• 检查标签一致性：确保 FMB 数据集中的标签与 MSRS 一致，避免类别不匹配。

2. 选择更适合多模态图像的分割模型

以下是一些推荐的模型，适用于多模态图像（如红外-可见光融合图像）的分割任务：

| 模型名称 | 特点 | 适用场景 | |----------|------|----------| | U-Net++ | 结构紧凑，适合小数据集 | 多模态图像分割 | | HRNet | 高分辨率特征提取能力强 | 复杂背景下的分割 | | PANet (Progressive Attention Network) | 强调注意力机制，适合多模态信息融合 | 多模态图像分割 | | SegNet | 结构简单，易于训练 | 多模态图像分割 | | DeepLabv3+ with Multi-scale Fusion | 原生支持多尺度融合 | 多模态图像分割 |

重点建议： 尝试 PANet 或 HRNet，它们在多模态图像分割任务中表现优于 PIDNet。

3. 使用多模态融合策略

• 如果你已经进行了图像融合（如红外与可见光融合），可以考虑以下方法：
  • 双流网络：分别处理红外和可见光图像，最后进行特征融合。
  • 跨模态注意力机制：通过注意力模块加强两模态之间的交互。
  • 多模态损失函数设计：结合红外和可见光图像的语义信息进行联合训练。

4. 调整训练策略

• 使用迁移学习：在 MSRS 上预训练模型，然后在 FMB 上进行微调。
• 采用动态损失权重：根据 FMB 数据集的特点调整损失函数的权重（如增加边缘损失、减少背景损失）。
• 使用混合精度训练：加快训练速度并提高模型稳定性。

5. 代码示例（基于 DeepLabv3+ + 多模态融合）

from torchvision.models.segmentation import deeplabv3_resnet50
import torch.nn as nn

class MultiModalDeeplab(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=1):
        super(MultiModalDeeplab, self).__init__()
        self.deeplab = deeplabv3_resnet50(pretrained=True)
        # 修改输入通道为 6（可见光 3 + 红外 3）
        self.deeplab.backbone.conv1 = nn.Conv2d(6, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False)
        # 修改输出层
        self.deeplab.classifier[4] = nn.Conv2d(256, num_classes, kernel_size=1)

    def forward(self, x):  # x: [batch, 6, H, W]
        return self.deeplab(x)['out']

# 示例用法
model = MultiModalDeeplab(num_classes=1)

说明： 此代码将原始的 RGB 输入扩展为 6 通道（3 可见光 + 3 红外），并修改了模型的输入层和输出层以适应多模态输入。

---

三、总结

| 问题 | 解决方案 | |------|----------| | FMB 数据集表现差 | 检查数据预处理、增强策略、标签一致性 | | 模型选择不当 | 尝试 PANet、HRNet、U-Net++ 等多模态分割模型 | | 训练策略不足 | 使用迁移学习、动态损失权重、多模态融合策略 | | 代码适配性差 | 修改模型输入通道、输出层以适应多模态图像 |

---

四、进一步建议

• 参考相关论文：查找在 FMB 数据集上取得高分的论文，看看他们使用了哪些模型和训练策略。
• 参与竞赛：例如在 Kaggle 或 CSDN 上的图像分割竞赛中，观察他人如何处理类似问题。
• 加入社区：如 GitHub、CSDN、知乎、Stack Overflow 等平台，寻求更多实战经验。

---

如果你能提供更多细节（如数据集的大小、标注方式、训练配置等），我可以进一步帮你分析具体问题所在。