論文の概要: Assessing the applicability of Deep Learning-based visible-infrared fusion methods for fire imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.11745v1
• Date: Wed, 27 Jan 2021 23:53:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-01 20:05:14.281864
• Title: Assessing the applicability of Deep Learning-based visible-infrared fusion methods for fire imagery
• Title（参考訳）: 深層学習に基づく可視赤外融合法の火災画像への適用性評価
• Authors: J. F. Cipri\'an-S\'anchez and G. Ochoa-Ruiz and M. Gonzalez-Mendoza and L. Rossi
• Abstract要約: 森林火災の検知は 環境、特性、生活に 出来るだけダメージを避けるために 最重要事項です 可視情報と赤外線情報の両方を活用するディープラーニングモデルは、最先端のパフォーマンスを示す可能性がある。 多くのDLベースの画像融合法は、火災画像の領域では評価されていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Early wildfire detection is of paramount importance to avoid as much damage as possible to the environment, properties, and lives. Deep Learning (DL) models that can leverage both visible and infrared information have the potential to display state-of-the-art performance, with lower false-positive rates than existing techniques. However, most DL-based image fusion methods have not been evaluated in the domain of fire imagery. Additionally, to the best of our knowledge, no publicly available dataset contains visible-infrared fused fire images. There is a growing interest in DL-based image fusion techniques due to their reduced complexity. Due to the latter, we select three state-of-the-art, DL-based image fusion techniques and evaluate them for the specific task of fire image fusion. We compare the performance of these methods on selected metrics. Finally, we also present an extension to one of the said methods, that we called FIRe-GAN, that improves the generation of artificial infrared images and fused ones on selected metrics.
• Abstract（参考訳）: 早期の野火検出は、環境、特性、生活にできるだけ多くの損傷を避けるために最も重要なものである。 可視情報と赤外線情報の両方を活用することができるディープラーニング(DL)モデルは、既存の技術よりも偽陽性率の低い最先端のパフォーマンスを示す可能性がある。 しかし、ほとんどのDLベースの画像融合法は火災画像の分野で評価されていない。 さらに、私たちの知る限り、可視赤外融合火災画像を含む公開データセットはありません。 dlベースの画像融合技術には、その複雑さが減りつつあるため、関心が高まっている。 後者は,3つの最新のDLベースの画像融合技術を選択し,それらを火災画像融合の特定のタスクのために評価する。 これらのメソッドのパフォーマンスを選択したメトリクスと比較します。 最後に、この方法の1つであるFIRe-GAN(FIRe-GAN)の拡張についても紹介します。

関連論文リスト

• CoCoNet: Coupled Contrastive Learning Network with Multi-level Feature Ensemble for Multi-modality Image Fusion [62.79978113635011]
  我々は、赤外線と可視画像の融合を実現するために、CoCoNetと呼ばれるコントラスト学習ネットワークを提案する。 本手法は,主観評価と客観的評価の両面において,最先端のSOTA(State-of-the-art)性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-20T12:02:07Z)
• Interactive Feature Embedding for Infrared and Visible Image Fusion [94.77188069479155]
  赤外線と可視画像の融合のための一般的なディープラーニングに基づく手法は、情報保持のための教師なしのメカニズムに依存している。 赤外線および可視画像融合のための自己教師付き学習フレームワークに,インタラクティブな新たな特徴埋め込みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-09T13:34:42Z)
• Target-aware Dual Adversarial Learning and a Multi-scenario Multi-Modality Benchmark to Fuse Infrared and Visible for Object Detection [65.30079184700755]
  本研究は、物体検出のために異なるように見える赤外線と可視画像の融合の問題に対処する。 従来のアプローチでは、2つのモダリティの根底にある共通点を発見し、反復最適化またはディープネットワークによって共通空間に融合する。 本稿では、融合と検出の連立問題に対する二段階最適化の定式化を提案し、その後、核融合と一般的に使用される検出ネットワークのためのターゲット認識デュアル逆学習(TarDAL)ネットワークに展開する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-30T11:44:56Z)
• A Novel Deep Learning Method for Thermal to Annotated Thermal-Optical Fused Images [10.8880508356314]
  本稿では, 熱入力によるグレースケール熱光学融合マスクの製作について述べる。 これはディープラーニングに基づく先駆的な研究であり、私たちの知る限り、熱光学的グレースケール融合に関する他の研究は存在しない。 また,熱画像への関心領域を得るための,新しいユニークなデータベースを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-13T09:29:12Z)
• Perception-aware Multi-sensor Fusion for 3D LiDAR Semantic Segmentation [59.42262859654698]
  3Dセマンティックセグメンテーションは、自動運転やロボット工学など、多くのアプリケーションにおいてシーン理解において重要である。 既存の融合法は、2つのモードの差が大きいため、有望な性能を達成できない。 本研究では,知覚認識型マルチセンサフュージョン(PMF)と呼ばれる協調融合方式について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-21T10:47:26Z)
• A Deep Decomposition Network for Image Processing: A Case Study for Visible and Infrared Image Fusion [38.17268441062239]
  本稿では畳み込みニューラルネットワークに基づく新しい画像分解法を提案する。 赤外線画像と可視光画像を入力し、それぞれ3つの高周波特徴画像と低周波特徴画像に分解する。 2つの特徴画像セットは、特定の融合戦略を用いて融合特徴画像を取得する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-21T06:34:33Z)
• A Dual-branch Network for Infrared and Visible Image Fusion [20.15854042473049]
  高密度ブロックとGANに基づく新しい手法を提案する。 ネットワーク全体の各層に入力された画像可視光画像を直接挿入します。 提案手法により得られた融合画像は,複数の評価指標に基づいて良好なスコアが得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-24T04:18:32Z)
• Depth Estimation from Monocular Images and Sparse Radar Data [93.70524512061318]
  本稿では,ディープニューラルネットワークを用いた単眼画像とレーダ点の融合により,より正確な深度推定を実現する可能性を検討する。 レーダ測定で発生するノイズが,既存の融合法の適用を妨げている主要な理由の1つであることが判明した。 実験はnuScenesデータセット上で行われ、カメラ、レーダー、LiDARの記録を様々な場面と気象条件で記録する最初のデータセットの1つである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-30T19:01:33Z)
• Bayesian Fusion for Infrared and Visible Images [26.64101343489016]
  本稿では,赤外・可視画像のための新しいベイズ融合モデルを構築した。 我々は、融合画像が人間の視覚系を満たすようにすることを目指している。 従来の手法と比較して、新しいモデルは、高照度なターゲットとリッチテクスチャの詳細を持つより良い融合画像を生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-12T14:57:19Z)
• FD-GAN: Generative Adversarial Networks with Fusion-discriminator for Single Image Dehazing [48.65974971543703]
  画像デハージングのためのFusion-Discriminator (FD-GAN) を用いた完全エンドツーエンドのジェネレータネットワークを提案する。 我々のモデルは、より自然でリアルなデハズド画像を生成することができ、色歪みは少なく、アーティファクトも少ない。 実験により, 提案手法は, 公開合成データセットと実世界の画像の両方において, 最先端の性能に達することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-20T04:36:11Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。