論文の概要: RFN-Nest: An end-to-end residual fusion network for infrared and visible images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.04286v1
• Date: Sun, 7 Mar 2021 07:29:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-09 15:38:39.343441
• Title: RFN-Nest: An end-to-end residual fusion network for infrared and visible images
• Title（参考訳）: RFN-Nest:赤外・可視画像のためのエンドツーエンド残差核融合ネットワーク
• Authors: Hui Li, Xiao-Jun Wu, Josef Kittler
• Abstract要約: 赤外線および可視画像融合のためのエンドツーエンド融合ネットワークアーキテクチャ(RFN-Nest)を提案する。 RFNを訓練するために、新しい詳細保存損失関数と機能強化損失関数が提案される。 パブリックドメインデータセットの実験結果から,既存手法と比較して,我々のエンドツーエンドのフュージョンネットワークは最先端の手法よりも優れた性能を提供することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.935940961760785
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In the image fusion field, the design of deep learning-based fusion methods is far from routine. It is invariably fusion-task specific and requires a careful consideration. The most difficult part of the design is to choose an appropriate strategy to generate the fused image for a specific task in hand. Thus, devising learnable fusion strategy is a very challenging problem in the community of image fusion. To address this problem, a novel end-to-end fusion network architecture (RFN-Nest) is developed for infrared and visible image fusion. We propose a residual fusion network (RFN) which is based on a residual architecture to replace the traditional fusion approach. A novel detail-preserving loss function, and a feature enhancing loss function are proposed to train RFN. The fusion model learning is accomplished by a novel two-stage training strategy. In the first stage, we train an auto-encoder based on an innovative nest connection (Nest) concept. Next, the RFN is trained using the proposed loss functions. The experimental results on public domain data sets show that, compared with the existing methods, our end-to-end fusion network delivers a better performance than the state-of-the-art methods in both subjective and objective evaluation. The code of our fusion method is available at https://github.com/hli1221/imagefusion-rfn-nest
• Abstract（参考訳）: 画像融合分野では、深層学習に基づく融合法の設計は日常的ではない。 それは常に融合タスク特異的であり、慎重な考慮が必要です。 設計の最も難しい部分は、特定のタスクの融合画像を生成するための適切な戦略を選択することです。 したがって、学習可能な融合戦略の考案は、画像融合のコミュニティで非常に困難な問題です。 この問題を解決するために、赤外線および可視画像融合のための新しいエンドツーエンド融合ネットワークアーキテクチャ(RFN-Nest)を開発した。 本稿では,従来の核融合方式を代替する残差構造に基づく残差核融合ネットワーク(RFN)を提案する。 RFNを訓練するために、新しい詳細保存損失関数と機能強化損失関数が提案される。 融合モデル学習は、新しい二段階学習戦略によって達成される。 最初の段階では、革新的なネスト接続(Nest)の概念に基づいて自動エンコーダをトレーニングします。 次に、提案された損失関数を用いてrfnを訓練する。 パブリックドメインデータセットにおける実験結果は,既存の手法と比較して,主観的および客観的評価において,エンドツーエンドのフュージョンネットワークが最先端の手法よりも優れた性能を提供することを示した。 私たちの融合メソッドのコードはhttps://github.com/hli1221/imagefusion-rfn-nestで入手できます。

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