論文の概要: WaveFuse: A Unified Deep Framework for Image Fusion with Discrete Wavelet Transform

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.14110v4
• Date: Mon, 11 Oct 2021 05:37:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-06 02:00:49.621828
• Title: WaveFuse: A Unified Deep Framework for Image Fusion with Discrete Wavelet Transform
• Title（参考訳）: wavefuse:離散ウェーブレット変換を用いた画像融合のための統合深層フレームワーク
• Authors: Shaolei Liu, Manning Wang, Zhijian Song
• Abstract要約: 従来の画像融合法とディープラーニングを組み合わせるのはこれが初めてである。 提案アルゴリズムは,主観的評価と客観的評価の両方において,より良い融合性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.164433158925593
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose an unsupervised image fusion architecture for multiple application scenarios based on the combination of multi-scale discrete wavelet transform through regional energy and deep learning. To our best knowledge, this is the first time the conventional image fusion method has been combined with deep learning. The useful information of feature maps can be utilized adequately through multi-scale discrete wavelet transform in our proposed method.Compared with other state-of-the-art fusion method, the proposed algorithm exhibits better fusion performance in both subjective and objective evaluation. Moreover, it's worth mentioning that comparable fusion performance trained in COCO dataset can be obtained by training with a much smaller dataset with only hundreds of images chosen randomly from COCO. Hence, the training time is shortened substantially, leading to the improvement of the model's performance both in practicality and training efficiency.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチスケール離散ウェーブレット変換と地域エネルギーとディープラーニングを組み合わせたマルチアプリケーションシナリオのための教師なし画像融合アーキテクチャを提案する。 我々の知る限りでは、従来の画像融合法とディープラーニングを組み合わせたのは今回が初めてである。 提案手法では, マルチスケール離散ウェーブレット変換により, 特徴マップの有用な情報を適切に利用することが可能であり, 提案手法は, 主観的, 客観的両評価において, より優れた融合性能を示す。 さらに、COCOデータセットでトレーニングされた同等のフュージョンパフォーマンスは、COCOからランダムに選択された数百の画像だけで、はるかに小さなデータセットでトレーニングすることで得られる点にも注意が必要だ。 これにより、トレーニング時間が大幅に短縮され、実用性とトレーニング効率の両方においてモデルの性能が向上する。

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