論文の概要: Self-adversarial Multi-scale Contrastive Learning for Semantic Segmentation of Thermal Facial Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10700v1
• Date: Wed, 21 Sep 2022 22:58:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-23 13:35:02.004976
• Title: Self-adversarial Multi-scale Contrastive Learning for Semantic Segmentation of Thermal Facial Images
• Title（参考訳）: 熱画像のセマンティックセグメンテーションのための自己反転型マルチスケールコントラスト学習
• Authors: Jitesh Joshi, Nadia Bianchi-Berthouze, Youngjun Cho
• Abstract要約: 本稿では,セグメンテーションネットワークを学習するための汎用学習フレームワークとして,自己適応型マルチスケールコントラスト学習(SAM-CL)を提案する。 SAM-CLフレームワークはSAM-CL損失関数と熱画像拡張(TiAug)をドメイン固有の拡張技術として構成し、制約のない設定をシミュレートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.68189195596647
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reliable segmentation of thermal facial images in unconstrained settings such as thermal ambience and occlusions is challenging as facial features lack salience. Limited availability of datasets from such settings further makes it difficult to train segmentation networks. To address the challenge, we propose Self-Adversarial Multi-scale Contrastive Learning (SAM-CL) as a generic learning framework to train segmentation networks. SAM-CL framework constitutes SAM-CL loss function and a thermal image augmentation (TiAug) as a domain-specific augmentation technique to simulate unconstrained settings based upon existing datasets collected from controlled settings. We use the Thermal-Face-Database to demonstrate effectiveness of our approach. Experiments conducted on the existing segmentation networks- UNET, Attention-UNET, DeepLabV3 and HRNetv2 evidence the consistent performance gain from the SAM-CL framework. Further, we present a qualitative analysis with UBComfort and DeepBreath datasets to discuss how our proposed methods perform in handling unconstrained situations.
• Abstract（参考訳）: サーマルアンビエンスやオクルージョンなどの無拘束環境におけるサーマルフェイスイメージの信頼性の高いセグメンテーションは、顔の特徴が塩分を欠くため困難である。 このような設定によるデータセットの可用性の制限により、セグメンテーションネットワークのトレーニングがさらに困難になる。 そこで本研究では,セグメンテーションネットワークを学習するための汎用学習フレームワークとして,自己逆マルチスケールコントラスト学習(SAM-CL)を提案する。 SAM-CLフレームワークはSAM-CL損失関数と熱画像拡張(TiAug)をドメイン固有の拡張技術として構成し、制御された設定から収集された既存のデータセットに基づいて制約のない設定をシミュレートする。 Thermal-Face-Databaseを使って、アプローチの有効性を実証します。 既存のセグメンテーションネットワーク-unet, attention-unet, deeplabv3, hrnetv2における実験は、sam-clフレームワークによる一貫したパフォーマンス向上を示している。 さらに,ubcomfortとdeepbreathデータセットを用いた定性解析を行い,制約のない状況の処理において提案手法がどのように機能するかを考察する。

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