論文の概要: Meta-Learning for Color-to-Infrared Cross-Modal Style Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12824v1
• Date: Sat, 24 Dec 2022 22:38:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-27 14:33:03.752959
• Title: Meta-Learning for Color-to-Infrared Cross-Modal Style Transfer
• Title（参考訳）: カラー-赤外線クロスモーダル変換のためのメタラーニング
• Authors: Evelyn A. Stump, Francesco Luzi, Leslie M. Collins, Jordan M. Malof
• Abstract要約: 赤外線(IR)画像に対する最近の物体検出モデルは、ディープニューラルネットワーク(DNN)に基づいており、大量のラベル付きトレーニング画像を必要とする。 この問題に対処するために,大規模で多様なカラー画像データセットを活用するためのクロスモーダル・スタイル・トランスファー(CMST)について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.215058915075776
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent object detection models for infrared (IR) imagery are based upon deep neural networks (DNNs) and require large amounts of labeled training imagery. However, publicly-available datasets that can be used for such training are limited in their size and diversity. To address this problem, we explore cross-modal style transfer (CMST) to leverage large and diverse color imagery datasets so that they can be used to train DNN-based IR image based object detectors. We evaluate six contemporary stylization methods on four publicly-available IR datasets - the first comparison of its kind - and find that CMST is highly effective for DNN-based detectors. Surprisingly, we find that existing data-driven methods are outperformed by a simple grayscale stylization (an average of the color channels). Our analysis reveals that existing data-driven methods are either too simplistic or introduce significant artifacts into the imagery. To overcome these limitations, we propose meta-learning style transfer (MLST), which learns a stylization by composing and tuning well-behaved analytic functions. We find that MLST leads to more complex stylizations without introducing significant image artifacts and achieves the best overall detector performance on our benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 赤外線(IR)画像に対する最近の物体検出モデルは、ディープニューラルネットワーク(DNN)に基づいており、大量のラベル付きトレーニング画像を必要とする。 しかし、そのようなトレーニングに使用できる公開データセットのサイズと多様性は限られている。 この問題に対処するため,我々は多彩なカラー画像データセットを活用し,DNNベースのIR画像ベースオブジェクト検出器のトレーニングに使用できるクロスモーダル・スタイル・トランスファー(CMST)を提案する。 我々は4つのirデータセットにおける6つの現代スタイライゼーション手法(この種の最初の比較)を評価し、cmstがdnnベースの検出器に非常に有効であることを見出した。 驚くべきことに、既存のデータ駆動型メソッドは、単純なグレースケールのスタイライゼーション(カラーチャネルの平均値)で勝っている。 我々の分析によると、既存のデータ駆動手法は単純すぎるか、画像に重要なアーティファクトを導入するかのどちらかである。 これらの制約を克服するため,我々は,解析関数の構成とチューニングによりスタイライゼーションを学ぶメタラーニングスタイルトランスファー(mlst)を提案する。 MLSTは、重要な画像アーティファクトを導入せずにより複雑なスタイリゼーションをもたらし、ベンチマークデータセット上で最高の全体的な検出性能を達成する。

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