論文の概要: Multispectral Fusion for Object Detection with Cyclic Fuse-and-Refine Blocks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.12664v1
• Date: Sat, 26 Sep 2020 18:39:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-14 09:02:55.935850
• Title: Multispectral Fusion for Object Detection with Cyclic Fuse-and-Refine Blocks
• Title（参考訳）: 循環ヒューズ・アンド・リファインブロックを用いた物体検出のためのマルチスペクトル融合
• Authors: Heng Zhang, Elisa Fromont, S\'ebastien Lefevre, Bruno Avignon
• Abstract要約: 本稿では,マルチスペクトル特徴量に存在する相補的/一貫性のバランスを利用するニューラルネットワークの中間機能融合法を提案する。 オブジェクト検出のための2つの挑戦的マルチスペクトルデータセットに対する融合法の有効性を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6488662460683794
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multispectral images (e.g. visible and infrared) may be particularly useful when detecting objects with the same model in different environments (e.g. day/night outdoor scenes). To effectively use the different spectra, the main technical problem resides in the information fusion process. In this paper, we propose a new halfway feature fusion method for neural networks that leverages the complementary/consistency balance existing in multispectral features by adding to the network architecture, a particular module that cyclically fuses and refines each spectral feature. We evaluate the effectiveness of our fusion method on two challenging multispectral datasets for object detection. Our results show that implementing our Cyclic Fuse-and-Refine module in any network improves the performance on both datasets compared to other state-of-the-art multispectral object detection methods.
• Abstract（参考訳）: マルチスペクトル画像(例えば、可視光と赤外線)は、異なる環境(例えば、昼夜の屋外シーン)で同じモデルで物体を検出する際に特に有用である。 異なるスペクトルを効果的に利用するには、主な技術的問題は情報融合プロセスにある。 本稿では,各スペクトル特徴を周期的に融合・洗練する特定のモジュールであるネットワークアーキテクチャに付加することにより,マルチスペクトル特徴に存在する相補的/相補的バランスを利用するニューラルネットワークの中間機能融合法を提案する。 オブジェクト検出のための2つの挑戦的マルチスペクトルデータセットに対する融合法の有効性を評価する。 以上の結果から,どのネットワークにも循環ヒューズ・アンド・リファインモジュールを実装すれば,他の最先端マルチスペクトルオブジェクト検出手法と比較して,両方のデータセットの性能が向上することがわかった。

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