論文の概要: TransMEF: A Transformer-Based Multi-Exposure Image Fusion Framework using Self-Supervised Multi-Task Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.01030v1
• Date: Thu, 2 Dec 2021 07:43:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-03 15:32:23.947379
• Title: TransMEF: A Transformer-Based Multi-Exposure Image Fusion Framework using Self-Supervised Multi-Task Learning
• Title（参考訳）: TransMEF: 自己監督型マルチタスク学習を用いたトランスフォーマーに基づくマルチ露光画像融合フレームワーク
• Authors: Linhao Qu, Shaolei Liu, Manning Wang, Zhijian Song
• Abstract要約: 変換器を用いたマルチ露光画像融合フレームワークであるTransMEFを提案する。 このフレームワークはエンコーダ-デコーダネットワークに基づいており、大きな自然言語データセットでトレーニングすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.926203312586108
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose TransMEF, a transformer-based multi-exposure image fusion framework that uses self-supervised multi-task learning. The framework is based on an encoder-decoder network, which can be trained on large natural image datasets and does not require ground truth fusion images. We design three self-supervised reconstruction tasks according to the characteristics of multi-exposure images and conduct these tasks simultaneously using multi-task learning; through this process, the network can learn the characteristics of multi-exposure images and extract more generalized features. In addition, to compensate for the defect in establishing long-range dependencies in CNN-based architectures, we design an encoder that combines a CNN module with a transformer module. This combination enables the network to focus on both local and global information. We evaluated our method and compared it to 11 competitive traditional and deep learning-based methods on the latest released multi-exposure image fusion benchmark dataset, and our method achieved the best performance in both subjective and objective evaluations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自己教師付きマルチタスク学習を用いたトランスフォーマティブベースのマルチエクスポージャー画像融合フレームワークであるtransmefを提案する。 このフレームワークはエンコーダ・デコーダネットワークに基づいており、大きな自然画像データセットでトレーニングでき、地上の真理融合画像を必要としない。 本研究では,マルチタスク学習を用いて,マルチエクスプロイア画像の特性に応じた3つの自己教師あり再構築タスクを設計,同時に実行し,ネットワークがマルチエクスプロイア画像の特性を学習し,より汎用的な特徴を抽出する。 さらに、CNNアーキテクチャにおける長距離依存性の確立の欠陥を補うために、CNNモジュールとトランスフォーマーモジュールを組み合わせたエンコーダを設計する。 この組み合わせにより、ネットワークはローカル情報とグローバル情報の両方に集中することができる。 提案手法を,最新のマルチ露画像融合ベンチマークデータセットを用いて評価し,従来型およびディープラーニングベースの11種類の手法と比較し,主観評価と客観的評価の両面で最高の性能を得た。

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