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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12824v2
• Date: Sat, 23 Nov 2024 14:51:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:15:50.107074
• Title: Meta-Learning for Color-to-Infrared Cross-Modal Style Transfer
• Title（参考訳）: カラー-赤外クロスモーダル型トランスファー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: 最近の赤外線画像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)に基づいている 我々は,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に,クロスモーダル・スタイル・トランスファー(CMST)を提案する。 CMSTはDNNベースの検出器に極めて有効であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.9260675787714
• License:
• 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に、我々は、多彩なカラー画像データセットを活用して、DNNベースのIR画像ベースオブジェクト検出器をトレーニングするために、クロスモーダル・スタイル・トランスファー(CMST)を探索する。 公開可能な4つのIRデータセット(この種の最初の比較)上で、同時代の6つのスタイル化手法を評価し、CMSTがDNNベースの検出器に非常に有効であることを示す。 驚くべきことに、既存のデータ駆動手法は、単純なグレースケールスタイリング(カラーチャネルの平均)によって性能が向上している。 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,メタラーニングスタイル転送(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ングをもたらし、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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