論文の概要: Interactive Feature Embedding for Infrared and Visible Image Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.04877v1
• Date: Wed, 9 Nov 2022 13:34:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-10 17:04:14.072292
• Title: Interactive Feature Embedding for Infrared and Visible Image Fusion
• Title（参考訳）: 赤外・可視画像融合のためのインタラクティブ特徴埋め込み
• Authors: Fan Zhao and Wenda Zhao and Huchuan Lu
• Abstract要約: 赤外線と可視画像の融合のための一般的なディープラーニングに基づく手法は、情報保持のための教師なしのメカニズムに依存している。 赤外線および可視画像融合のための自己教師付き学習フレームワークに,インタラクティブな新たな特徴埋め込みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.77188069479155
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: General deep learning-based methods for infrared and visible image fusion rely on the unsupervised mechanism for vital information retention by utilizing elaborately designed loss functions. However, the unsupervised mechanism depends on a well designed loss function, which cannot guarantee that all vital information of source images is sufficiently extracted. In this work, we propose a novel interactive feature embedding in self-supervised learning framework for infrared and visible image fusion, attempting to overcome the issue of vital information degradation. With the help of self-supervised learning framework, hierarchical representations of source images can be efficiently extracted. In particular, interactive feature embedding models are tactfully designed to build a bridge between the self-supervised learning and infrared and visible image fusion learning, achieving vital information retention. Qualitative and quantitative evaluations exhibit that the proposed method performs favorably against state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 赤外線および可視画像融合の一般的な深層学習手法は、精巧に設計された損失関数を活用し、重要な情報保持のための教師なし機構に依存している。 しかし、教師なしのメカニズムは、ソース画像のすべての重要な情報が十分に抽出されていることを保証できない、よく設計された損失関数に依存する。 本研究では,赤外線と可視光融合のための自己教師型学習フレームワークに,新たなインタラクティブな特徴を組み込んで,重要な情報劣化の問題を克服する手法を提案する。 自己教師付き学習フレームワークの助けを借りて、ソースイメージの階層表現を効率的に抽出することができる。 特に、インタラクティブな特徴埋め込みモデルは、自己教師付き学習と赤外線と可視画像融合学習の間の橋梁を構築するために設計され、重要な情報保持を実現する。 定性的かつ定量的な評価は,提案手法が最先端の手法に対して良好に動作することを示す。

関連論文リスト

• Infrared-Assisted Single-Stage Framework for Joint Restoration and Fusion of Visible and Infrared Images under Hazy Conditions [9.415977819944246]
  本稿では,赤外線画像を用いた統合学習フレームワークを提案する。 本手法は, ヘイズを除去しながらIR-VIS画像を効果的に融合させ, 鮮明で無害な融合結果をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-16T02:57:12Z)
• Fusion of Infrared and Visible Images based on Spatial-Channel Attentional Mechanism [3.388001684915793]
  Infrared and visible image fusion (IVIF) の革新的アプローチであるAMFusionNetを提案する。 可視光源からのテクスチャ特徴と赤外線画像からの熱的詳細を同化することにより,包括的情報に富んだ画像を生成する。 提案手法は, 品質と量の観点から, 最先端のアルゴリズムより優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-25T21:05:11Z)
• Free-ATM: Exploring Unsupervised Learning on Diffusion-Generated Images with Free Attention Masks [64.67735676127208]
  テキストと画像の拡散モデルは、画像認識の恩恵を受ける大きな可能性を示している。 有望ではあるが、拡散生成画像の教師なし学習に特化した調査は不十分である。 上記フリーアテンションマスクをフル活用することで、カスタマイズされたソリューションを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-13T10:07:46Z)
• PAIF: Perception-Aware Infrared-Visible Image Fusion for Attack-Tolerant Semantic Segmentation [50.556961575275345]
  対向シーンにおけるセグメンテーションの堅牢性を促進するための認識認識型融合フレームワークを提案する。 我々は,先進の競争相手に比べて15.3% mIOUの利得で,ロバスト性を大幅に向上させることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-08T01:55:44Z)
• An Interactively Reinforced Paradigm for Joint Infrared-Visible Image Fusion and Saliency Object Detection [59.02821429555375]
  この研究は、野生の隠れた物体の発見と位置決めに焦点をあて、無人のシステムに役立てる。 経験的分析により、赤外線と可視画像融合(IVIF)は、難しい物体の発見を可能にする。 マルチモーダル・サリエント・オブジェクト検出(SOD)は、画像内の物体の正確な空間的位置を正確に記述する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-17T06:48:35Z)
• Breaking Free from Fusion Rule: A Fully Semantic-driven Infrared and Visible Image Fusion [51.22863068854784]
  赤外線と可視画像の融合はコンピュータビジョンの分野において重要な役割を果たす。 従来のアプローチでは、損失関数の様々な融合ルールを設計する努力が続けられていた。 セマンティックガイダンスを十分に活用する意味レベル融合ネットワークを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-22T13:59:59Z)
• CoCoNet: Coupled Contrastive Learning Network with Multi-level Feature Ensemble for Multi-modality Image Fusion [72.8898811120795]
  我々は、赤外線と可視画像の融合を実現するために、CoCoNetと呼ばれるコントラスト学習ネットワークを提案する。 本手法は,主観的評価と客観的評価の両面において,最先端(SOTA)性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-20T12:02:07Z)
• Image super-resolution reconstruction based on attention mechanism and feature fusion [3.42658286826597]
  注意機構とマルチスケール特徴融合に基づくネットワーク構造を提案する。 実験により,提案手法は,他の代表的超解像再構成アルゴリズムよりも優れた性能が得られることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-08T11:20:10Z)

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。