論文の概要: Thermal Image Super-Resolution Using Second-Order Channel Attention with Varying Receptive Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.00094v1
• Date: Fri, 30 Jul 2021 22:17:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-05 06:05:45.125413
• Title: Thermal Image Super-Resolution Using Second-Order Channel Attention with Varying Receptive Fields
• Title（参考訳）: 可変場を有する2次チャネルアテンションを用いた熱画像超解像
• Authors: Nolan B. Gutierrez, William J. Beksi
• Abstract要約: 熱画像の効率よく再構成するシステムを提案する。 熱画像の復元は、安全、捜索、救助、軍事活動を含む用途に不可欠である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.991042925292453
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Thermal images model the long-infrared range of the electromagnetic spectrum and provide meaningful information even when there is no visible illumination. Yet, unlike imagery that represents radiation from the visible continuum, infrared images are inherently low-resolution due to hardware constraints. The restoration of thermal images is critical for applications that involve safety, search and rescue, and military operations. In this paper, we introduce a system to efficiently reconstruct thermal images. Specifically, we explore how to effectively attend to contrasting receptive fields (RFs) where increasing the RFs of a network can be computationally expensive. For this purpose, we introduce a deep attention to varying receptive fields network (AVRFN). We supply a gated convolutional layer with higher-order information extracted from disparate RFs, whereby an RF is parameterized by a dilation rate. In this way, the dilation rate can be tuned to use fewer parameters thus increasing the efficacy of AVRFN. Our experimental results show an improvement over the state of the art when compared against competing thermal image super-resolution methods.
• Abstract（参考訳）: 熱画像は、電磁スペクトルの遠赤外線範囲をモデル化し、可視光がなくても有意義な情報を提供する。 しかし、可視連続体からの放射を示す画像とは異なり、赤外線画像は本質的にハードウェアの制約により解像度が低い。 熱画像の復元は、安全、捜索、救助、および軍事活動を含むアプリケーションにとって重要である。 本稿では,熱画像の効率的な再構成システムを提案する。 具体的には,ネットワークのrfsを増加させることで計算コストが高まる,レセプティブフィールド(rfs)の対比に効果的に対応する方法を検討する。 この目的のために,様々な受容場ネットワーク (avrfn) に深い注意を向ける。 我々は、異なるRFから抽出された高次情報をゲート畳み込み層に供給し、RFをダイレーションレートでパラメータ化する。 このようにして、拡張率はより少ないパラメータを使用するように調整できるため、avrfnの有効性が増す。 実験の結果, 競合する熱画像の超解像法と比較すると, 技術の現状は改善した。

関連論文リスト

• ThermalNeRF: Thermal Radiance Fields [32.881758519242155]
  LWIRとRGB画像の集合からシーン再構築のための統一的なフレームワークを提案する。 我々は、前処理のステップとして、RGBと赤外線カメラを互いに調整する。 提案手法は,RGBや熱チャネルに隠された物体を視覚的に除去すると共に,超高分解能な熱分解能を有することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-22T02:51:29Z)
• PID: Physics-Informed Diffusion Model for Infrared Image Generation [11.416759828137701]
  赤外線イメージング技術は、低視認性条件下での信頼性の高いセンシング能力に大きな注目を集めている。 既存の画像翻訳法の多くは、赤外線画像は、基礎となる物理法則を無視して、スタイリスティックなバリエーションとして扱う。 物理法則に従う赤外線画像にRGB画像を変換するための物理情報拡散(PID)モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-12T14:32:30Z)
• NeRF-Casting: Improved View-Dependent Appearance with Consistent Reflections [57.63028964831785]
  最近の研究は、遠方の環境照明の詳細な明細な外観を描画するNeRFの能力を改善しているが、近い内容の一貫した反射を合成することはできない。 我々はこれらの問題をレイトレーシングに基づくアプローチで解決する。 このモデルでは、それぞれのカメラ線に沿った点における視界依存放射率を求めるために高価なニューラルネットワークをクエリする代わりに、これらの点から光を流し、NeRF表現を通して特徴ベクトルを描画します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T17:59:57Z)
• SwinFuSR: an image fusion-inspired model for RGB-guided thermal image super-resolution [0.16385815610837165]
  超高分解能(SR)法は、高周波の詳細が欠如しているため、しばしば熱画像に苦しむ。 SwinFusionにインスパイアされたSwinFuSRは、Swin変換器をベースとしたガイド付きSRアーキテクチャである。 提案手法は,Pak Signal to Noise Ratio (PSNR) とStructure SIMilarity (SSIM) の両面において,少ないパラメータと性能を有する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-22T19:01:18Z)
• Thermal-NeRF: Neural Radiance Fields from an Infrared Camera [29.58060552299745]
  本研究では,IR画像のみからNeRFの形でボリュームシーン表現を推定する最初の方法であるTherial-NeRFを紹介する。 本研究では,既存の方法よりも優れた品質が得られることを示すため,広範囲な実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-15T14:27:15Z)
• Efficient View Synthesis with Neural Radiance Distribution Field [61.22920276806721]
  我々は,リアルタイムに効率的なビュー合成を目標とするニューラルレージアンス分布場(NeRDF)という新しい表現を提案する。 我々は、NeLFのように1ピクセル当たりの1つのネットワーク転送でレンダリング速度を保ちながら、NeRFに似た小さなネットワークを使用する。 実験の結果,提案手法は既存の手法よりも速度,品質,ネットワークサイズとのトレードオフが良好であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-22T02:23:28Z)
• Enhancing Low-Light Images Using Infrared-Encoded Images [81.8710581927427]
  従来の芸術は、主にピクセルワイド・ロスを用いて可視光スペクトルで捉えた低照度画像に焦点を当てていた。 我々は,赤外線カットオフフィルタを除去することにより,低照度環境下で撮影された画像の可視性を高める新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-09T08:29:19Z)
• Multi-Space Neural Radiance Fields [74.46513422075438]
  既存のニューラルレージアンス場(NeRF)法は反射物体の存在に悩まされている。 並列部分空間における特徴場の群を用いてシーンを表現するマルチスペースニューラルレイディアンス場(MS-NeRF)を提案する。 提案手法は,高品質シーンのレンダリングにおいて,既存の単一空間NeRF法よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-07T13:11:07Z)
• Unsupervised Misaligned Infrared and Visible Image Fusion via Cross-Modality Image Generation and Registration [59.02821429555375]
  我々は、教師なし不整合赤外線と可視画像融合のための頑健な相互モダリティ生成登録パラダイムを提案する。 登録された赤外線画像と可視画像とを融合させるため,IFM (Feature Interaction Fusion Module) を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-24T07:51:57Z)
• Photothermal-SR-Net: A Customized Deep Unfolding Neural Network for Photothermal Super Resolution Imaging [9.160910754837756]
  本論文では, 基礎物理を考慮した深部展開によるデコンボリューションを行う光熱SR-Netを提案する。 光熱SR-Netは、各畳み込み層の得られた熱画像に訓練されたブロック分散しきい値を適用します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-21T14:41:04Z)
• Exploring Thermal Images for Object Detection in Underexposure Regions for Autonomous Driving [67.69430435482127]
  アンダーエクスポージャー地域は、安全な自動運転のための周囲の完全な認識を構築するのに不可欠である。 サーマルカメラが利用可能になったことで、他の光学センサーが解釈可能な信号を捉えていない地域を探索するための重要な代替手段となった。 本研究は,可視光画像から熱画像へ学習を伝達するためのスタイル伝達手法を用いたドメイン適応フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-01T09:59:09Z)

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。