Analyse et fusion d’images multimodales pour la navigation autonome

Real-time multimodal semantic scene understanding for autonomous UGV navigation

• Auteur / Autrice : Yifei Zhang
• Direction : Fabrice Mériaudeau, Dro Désiré Sidibé, Olivier Morel
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Instrumentation et informatique de l'image
• Date : Soutenance le 19/01/2021
• Etablissement(s) : Bourgogne Franche-Comté
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur et microtechniques (Besançon ; 1991-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Imagerie et Vision Artificielle (ImVia) (Dijon) - Imagerie et Vision Artificielle [Dijon] / ImViA
• Partenaire(s) de recherche : Etablissement de préparation : Université de Bourgogne (1970-....)
• Jury : Président / Présidente : Christophe Ducottet
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Vincent Fremont, Samia Ainouz

Mots clés

Mots clés contrôlés

Apprentissage profond

Infographie

Mots clés libres

Segmentation semantique

Fusion d’images

Multimodalite

Apprentissage profond

Semantic segmentation

Image fusion

Multi-Modal

Deep learning

Résumé

Une analyse sémantique robuste des scènes extérieures est difficile en raison des changements environnementaux causés par l'éclairage et les conditions météorologiques variables, ainsi que par la variation des types d'objets rencontrés. Cette thèse étudie le problème de la segmentation sémantique à l'aide de l'apprentissage profond et avec des d'images de différentes modalités. Les images capturées à partir de diverses modalités d'acquisition fournissent des informations complémentaires pour une compréhension complète de la scène. Nous proposons des solutions efficaces pour la segmentation supervisée d'images multimodales, de même que pour la segmentation semi-supervisée de scènes routières en extérieur. Concernant le premier cas, nous avons proposé un réseau de fusion multi-niveaux pour intégrer des images couleur et polarimétriques. Une méthode de fusion centrale a également été introduite pour apprendre de manière adaptative les représentations conjointes des caractéristiques spécifiques aux modalités et réduire l'incertitude du modèle via un post-traitement statistique. Dans le cas de la segmentation semi-supervisée, nous avons d'abord proposé une nouvelle méthode de segmentation basée sur un réseau prototypique, qui utilise l'amélioration des fonctionnalités multi-échelles et un mécanisme d'attention. Ensuite, nous avons étendu les algorithmes centrés sur les images RGB, pour tirer parti des informations de profondeur supplémentaires fournies par les caméras RGBD. Des évaluations empiriques complètes sur différentes bases de données de référence montrent que les algorithmes proposés atteignent des performances supérieures en termes de précision et démontrent le bénéfice de l'emploi de modalités complémentaires pour l'analyse de scènes extérieures dans le cadre de la navigation autonome.

Robust semantic scene understanding is challenging due to complex object types, as well as environmental changes caused by varying illumination and weather conditions. This thesis studies the problem of deep semantic segmentation with multimodal image inputs. Multimodal images captured from various sensory modalities provide complementary information for complete scene understanding. We provided effective solutions for fully-supervised multimodal image segmentation and few-shot semantic segmentation of the outdoor road scene. Regarding the former case, we proposed a multi-level fusion network to integrate RGB and polarimetric images. A central fusion framework was also introduced to adaptively learn the joint representations of modality-specific features and reduce model uncertainty via statistical post-processing.In the case of semi-supervised semantic scene understanding, we first proposed a novel few-shot segmentation method based on the prototypical network, which employs multiscale feature enhancement and the attention mechanism. Then we extended the RGB-centric algorithms to take advantage of supplementary depth cues. Comprehensive empirical evaluations on different benchmark datasets demonstrate that all the proposed algorithms achieve superior performance in terms of accuracy as well as demonstrating the effectiveness of complementary modalities for outdoor scene understanding for autonomous navigation.