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。

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