本文介绍了多种基于RGB-热成像的语义分割方法，如Residual Spatial Fusion Network和概率融合网络（VPFNet），通过创新的特征融合和训练策略，解决了模态噪声和类不平衡问题。实验结果表明，这些方法在MFNet和PST900数据集上取得了优异的分割性能。