論文の概要: FuseFormer: A Transformer for Visual and Thermal Image Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00971v2
• Date: Wed, 24 Apr 2024 13:01:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 21:08:18.261024
• Title: FuseFormer: A Transformer for Visual and Thermal Image Fusion
• Title（参考訳）: FuseFormer: 画像と熱画像の融合のためのトランスフォーマー
• Authors: Aytekin Erdogan, Erdem Akagündüz,
• Abstract要約: 本稿では,従来の評価指標を損失関数として用いた場合の限界を緩和する画像融合問題に対する新しい手法を提案する。 提案手法は,局所的およびグローバルなコンテキスト情報に順応的に対処するトランスフォーマーベースのマルチスケール融合戦略を統合する。 提案手法は,新たな損失関数の定義とともに,他の競合融合アルゴリズムよりも優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6064695344878093
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Due to the lack of a definitive ground truth for the image fusion problem, the loss functions are structured based on evaluation metrics, such as the structural similarity index measure (SSIM). However, in doing so, a bias is introduced toward the SSIM and, consequently, the input visual band image. The objective of this study is to propose a novel methodology for the image fusion problem that mitigates the limitations associated with using classical evaluation metrics as loss functions. Our approach integrates a transformer-based multi-scale fusion strategy that adeptly addresses local and global context information. This integration not only refines the individual components of the image fusion process but also significantly enhances the overall efficacy of the method. Our proposed method follows a two-stage training approach, where an auto-encoder is initially trained to extract deep features at multiple scales in the first stage. For the second stage, we integrate our fusion block and change the loss function as mentioned. The multi-scale features are fused using a combination of Convolutional Neural Networks (CNNs) and Transformers. The CNNs are utilized to capture local features, while the Transformer handles the integration of general context features. Through extensive experiments on various benchmark datasets, our proposed method, along with the novel loss function definition, demonstrates superior performance compared to other competitive fusion algorithms.
• Abstract（参考訳）: 画像融合問題に対する決定的な基礎的真理が欠如しているため、損失関数は構造類似度指数測定(SSIM)などの評価指標に基づいて構造化される。 しかし、これを行うと、SSIMに対してバイアスが発生し、その結果、入力されたビジュアルバンド画像が生成される。 本研究の目的は,古典的評価指標を損失関数として用いた場合の限界を緩和する画像融合問題に対する新しい手法を提案することである。 提案手法は,局所的およびグローバルなコンテキスト情報に順応的に対処するトランスフォーマーベースのマルチスケール融合戦略を統合する。 この統合により、画像融合プロセスの個々のコンポーネントが洗練されるだけでなく、全体の有効性も大幅に向上する。 提案手法は,第1段階において,複数スケールの深部特徴を抽出するオートエンコーダを訓練する2段階の訓練手法に従っている。 第2段階では、核融合ブロックを統合し、前述の損失関数を変更する。 マルチスケール機能は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とトランスフォーマーを組み合わせることで融合される。 CNNはローカル機能をキャプチャするために使用され、Transformerは一般的なコンテキスト機能の統合を処理する。 種々のベンチマークデータセットに対する広範な実験を通じて,提案手法は新たな損失関数の定義とともに,他の競合融合アルゴリズムと比較して優れた性能を示す。

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