論文の概要: FusionBooster: A Unified Image Fusion Boosting Paradigm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05970v1
• Date: Wed, 10 May 2023 08:28:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-11 13:59:59.613334
• Title: FusionBooster: A Unified Image Fusion Boosting Paradigm
• Title（参考訳）: FusionBooster: 統合された画像融合のパラダイム
• Authors: Chunyang Cheng, Tianyang Xu, Xiao-Jun Wu, Hui Li, Josef Kittler, and Xi Li
• Abstract要約: FusionBoosterは,本論文で提案した核融合誘導法である。 ブースターは、プローブユニット、ブースター層、組み立てモジュールの3つの構成要素で構成されている。 様々なフュージョンタスクおよび下流検出タスクで得られた実験結果は、提案したFusionBoosterが性能を大幅に向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.87170062109642
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Numerous ideas have emerged for designing fusion rules in the image fusion field. Essentially, all the existing formulations try to manage the diverse levels of information communicated by the source images to achieve the best fusion result. We argue that there is a scope for improving the performance of existing methods further with the help of FusionBooster, a fusion guidance method proposed in this paper. Our booster is based on the divide and conquer strategy controlled by an information probe. The booster is composed of three building blocks: the probe units, the booster layer, and the assembling module. Given the embedding produced by a backbone method, the probe units assess the source images and divide them according to their information content. This is instrumental in identifying missing information, as a step to its recovery. The recovery of the degraded components along with the fusion guidance are embedded in the booster layer. Lastly, the assembling module is responsible for piecing these advanced components together to deliver the output. We use concise reconstruction loss functions and lightweight models to formulate the network, with marginal computational increase. The experimental results obtained in various fusion tasks, as well as downstream detection tasks, consistently demonstrate that the proposed FusionBooster significantly improves the performance. Our codes will be publicly available on the project homepage.
• Abstract（参考訳）: 画像融合場における融合規則を設計するための多くのアイデアが生まれている。 基本的に、既存の全ての定式化は、ソース画像によって伝達される様々なレベルの情報を管理し、最良の融合結果を達成する。 本稿では,核融合誘導法であるFusionBoosterの助けを借りて,既存の手法の性能を改善するためのスコープが存在することを論じる。 我々のブースターは情報プローブによって制御される分割・征服戦略に基づいている。 ブースターは、プローブユニット、ブースター層、組み立てモジュールの3つのビルディングブロックから構成されている。 バックボーン法による埋め込みを前提として、プローブユニットはソース画像を評価し、それらの情報内容に応じて分割する。 これは、その回復のステップとして、欠落している情報を特定するのに役立ちます。 核融合誘導と共に劣化した部品の回収がブースター層に埋め込まれる。 最後に、組み立てモジュールは、これらの高度なコンポーネントをまとめて出力する責任を負う。 計算量の増加とともに,簡潔な再構成損失関数と軽量モデルを用いてネットワークを定式化する。 各種核融合タスクおよび下流検出タスクで得られた実験結果は,提案する核融合ブースターの性能が著しく向上することを示した。 私たちのコードはプロジェクトのホームページで公開されます。

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