論文の概要: Multi-scale Progressive Feature Embedding for Accurate NIR-to-RGB Spectral Domain Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16040v1
• Date: Tue, 26 Dec 2023 13:07:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 15:13:55.076299
• Title: Multi-scale Progressive Feature Embedding for Accurate NIR-to-RGB Spectral Domain Translation
• Title（参考訳）: 高精度NIR-RGBスペクトル領域変換のためのマルチスケールプログレッシブな特徴埋め込み
• Authors: Xingxing Yang, Jie Chen, Zaifeng Yang
• Abstract要約: 我々は、NIRソース画像をグレースケールターゲットドメインに変換するドメイン翻訳モジュールを導入する。 プログレッシブトレーニング戦略を取り入れることで、両方のタスク領域からの統計的および意味的な知識を効率的に整合させる。 実験により、我々のMPFNetはNIR-to-RGBスペクトル領域変換タスクにおいて最先端の2.55dBより優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.580484964018551
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: NIR-to-RGB spectral domain translation is a challenging task due to the mapping ambiguities, and existing methods show limited learning capacities. To address these challenges, we propose to colorize NIR images via a multi-scale progressive feature embedding network (MPFNet), with the guidance of grayscale image colorization. Specifically, we first introduce a domain translation module that translates NIR source images into the grayscale target domain. By incorporating a progressive training strategy, the statistical and semantic knowledge from both task domains are efficiently aligned with a series of pixel- and feature-level consistency constraints. Besides, a multi-scale progressive feature embedding network is designed to improve learning capabilities. Experiments show that our MPFNet outperforms state-of-the-art counterparts by 2.55 dB in the NIR-to-RGB spectral domain translation task in terms of PSNR.
• Abstract（参考訳）: NIR-to-RGBスペクトル領域変換は、マッピングのあいまいさのため難しい課題であり、既存の手法では学習能力が限られている。 これらの課題に対処するため,我々は,マルチスケールプログレッシブ特徴埋め込みネットワーク (mpfnet) によるnir画像のカラー化を提案する。 具体的には、まずNIRソース画像をグレースケールターゲットドメインに変換するドメイン翻訳モジュールを導入する。 プログレッシブトレーニング戦略を導入することにより、両方のタスクドメインからの統計的および意味的知識を、一連のピクセルおよび機能レベルの一貫性制約と効率的に一致させる。 さらに、学習能力を向上させるために、マルチスケールのプログレッシブ機能埋め込みネットワークが設計されている。 NIR-to-RGBスペクトル領域変換タスクにおいて、我々のMPFNetは2.55dBの性能をPSNRで上回ることを示した。

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