論文の概要: LLVIP: A Visible-infrared Paired Dataset for Low-light Vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.10831v4
• Date: Wed, 14 Jun 2023 12:14:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-17 04:43:14.357381
• Title: LLVIP: A Visible-infrared Paired Dataset for Low-light Vision
• Title（参考訳）: llvip: ローライトビジョンのための可視赤外ペアデータセット
• Authors: Xinyu Jia, Chuang Zhu, Minzhen Li, Wenqi Tang, Shengjie Liu, Wenli Zhou
• Abstract要約: 低照度ビジョンのための可視赤外ペアデータセットであるLLVIPを提案する。 このデータセットには30976枚の画像、15488枚の画像が含まれており、そのほとんどは非常に暗い場所で撮影された。 我々は、このデータセットを他の可視赤外線データセットと比較し、人気のあるビジュアルアルゴリズムの性能を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.453060631960743
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It is very challenging for various visual tasks such as image fusion, pedestrian detection and image-to-image translation in low light conditions due to the loss of effective target areas. In this case, infrared and visible images can be used together to provide both rich detail information and effective target areas. In this paper, we present LLVIP, a visible-infrared paired dataset for low-light vision. This dataset contains 30976 images, or 15488 pairs, most of which were taken at very dark scenes, and all of the images are strictly aligned in time and space. Pedestrians in the dataset are labeled. We compare the dataset with other visible-infrared datasets and evaluate the performance of some popular visual algorithms including image fusion, pedestrian detection and image-to-image translation on the dataset. The experimental results demonstrate the complementary effect of fusion on image information, and find the deficiency of existing algorithms of the three visual tasks in very low-light conditions. We believe the LLVIP dataset will contribute to the community of computer vision by promoting image fusion, pedestrian detection and image-to-image translation in very low-light applications. The dataset is being released in https://bupt-ai-cz.github.io/LLVIP. Raw data is also provided for further research such as image registration.
• Abstract（参考訳）: 画像の融合や歩行者検出、低照度での画像から画像への変換といった様々な視覚課題において、有効な対象領域の欠如は極めて困難である。 この場合、赤外線と可視画像を組み合わせて、詳細な情報と効果的なターゲット領域の両方を提供することができる。 本稿では,低照度ビジョンのための可視赤外ペアデータセットLLVIPを提案する。 このデータセットには30976枚の画像、または15488枚のペアが含まれており、そのほとんどは非常に暗いシーンで撮影され、すべての画像は時間と空間で厳密に整列している。 データセットの歩行者はラベルが付けられています。 データセットを他の可視赤外データセットと比較し,画像融合,歩行者検出,画像から画像への変換など,一般的なビジュアルアルゴリズムの性能評価を行った。 実験結果は,画像情報に対する融合の相補的効果を示し,超低照度条件下での3つの視覚課題の既存のアルゴリズムの欠如を見出した。 LLVIPデータセットは,低照度アプリケーションにおける画像融合,歩行者検出,画像から画像への変換を促進することによって,コンピュータビジョンのコミュニティに寄与すると考えている。 データセットはhttps://bupt-ai-cz.github.io/llvipでリリースされる。 生データは画像登録などのさらなる研究のためにも提供される。

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