論文の概要: Cross-Modality Attentive Feature Fusion for Object Detection in Multispectral Remote Sensing Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.02991v1
• Date: Mon, 6 Dec 2021 13:12:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-07 22:23:33.978623
• Title: Cross-Modality Attentive Feature Fusion for Object Detection in Multispectral Remote Sensing Imagery
• Title（参考訳）: マルチスペクトルリモートセンシング画像における物体検出のためのクロスモーダル・アテンテーティブ・フィーチャーフュージョン
• Authors: Qingyun Fang, Zhaokui Wang
• Abstract要約: マルチスペクトルリモートセンシング画像ペアの相補的な情報を融合するクロスモダリティは、検出アルゴリズムの知覚能力を向上させることができる。 本稿では,共通モダリティと差分モダリティを併用した,新規で軽量なマルチスペクトル特徴融合法を提案する。 提案手法は,最先端の性能を低コストで実現することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6853165736531939
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cross-modality fusing complementary information of multispectral remote sensing image pairs can improve the perception ability of detection algorithms, making them more robust and reliable for a wider range of applications, such as nighttime detection. Compared with prior methods, we think different features should be processed specifically, the modality-specific features should be retained and enhanced, while the modality-shared features should be cherry-picked from the RGB and thermal IR modalities. Following this idea, a novel and lightweight multispectral feature fusion approach with joint common-modality and differential-modality attentions are proposed, named Cross-Modality Attentive Feature Fusion (CMAFF). Given the intermediate feature maps of RGB and IR images, our module parallel infers attention maps from two separate modalities, common- and differential-modality, then the attention maps are multiplied to the input feature map respectively for adaptive feature enhancement or selection. Extensive experiments demonstrate that our proposed approach can achieve the state-of-the-art performance at a low computation cost.
• Abstract（参考訳）: マルチスペクトルリモートセンシング画像ペアの相補的な情報を融合するクロスモダリティは、検出アルゴリズムの知覚能力を向上し、夜間検出など幅広いアプリケーションに対してより堅牢で信頼性の高いものにすることができる。 従来の手法と比較して、異なる特徴を具体的に処理し、モダリティ特異的な特徴を維持・強化し、一方、モダリティ共有特徴をRGBおよび熱赤外モードからチェリーピックするべきである。 この考え方に従い、共通モダリティと微分モダリティを併用した新しい軽量マルチスペクトル特徴融合アプローチが提案され、クロスモダリティ注意特徴融合 (cmaff) と命名された。 rgb画像とir画像の中間特徴マップを考えると、モジュール並列は2つの異なるモダリティ(共通モダリティと微分モダリティ)からアテンションマップを推論し、アテンションマップをそれぞれ入力特徴マップに乗じて適応特徴強調や選択を行う。 広範な実験により,提案手法が低計算コストで最先端の性能を実現することを実証した。

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