論文の概要: UniRGB-IR: A Unified Framework for Visible-Infrared Downstream Tasks via Adapter Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17360v1
• Date: Fri, 26 Apr 2024 12:21:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-29 13:15:01.494715
• Title: UniRGB-IR: A Unified Framework for Visible-Infrared Downstream Tasks via Adapter Tuning
• Title（参考訳）: UniRGB-IR:Adapter Tuningによる可視赤外線ダウンストリームタスクのための統一フレームワーク
• Authors: Maoxun Yuan, Bo Cui, Tianyi Zhao, Xingxing Wei,
• Abstract要約: 我々は、RGB-IRダウンストリームタスクを統合するために、UniRGB-IRと呼ばれるスケーラブルで効率的なフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、トランスフォーマー(ViT)基盤モデル、マルチモーダル・フィーチャープール(SFI)モジュール、サプリメント・フィーチャー(SFI)モジュールで構成される。 様々なRGB-IRダウンストリームタスクに対する実験結果から,本手法が最先端の性能を実現することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.22733823085519
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic analysis on visible (RGB) and infrared (IR) images has gained attention for its ability to be more accurate and robust under low-illumination and complex weather conditions. Due to the lack of pre-trained foundation models on the large-scale infrared image datasets, existing methods prefer to design task-specific frameworks and directly fine-tune them with pre-trained foundation models on their RGB-IR semantic relevance datasets, which results in poor scalability and limited generalization. In this work, we propose a scalable and efficient framework called UniRGB-IR to unify RGB-IR downstream tasks, in which a novel adapter is developed to efficiently introduce richer RGB-IR features into the pre-trained RGB-based foundation model. Specifically, our framework consists of a vision transformer (ViT) foundation model, a Multi-modal Feature Pool (MFP) module and a Supplementary Feature Injector (SFI) module. The MFP and SFI modules cooperate with each other as an adpater to effectively complement the ViT features with the contextual multi-scale features. During training process, we freeze the entire foundation model to inherit prior knowledge and only optimize the MFP and SFI modules. Furthermore, to verify the effectiveness of our framework, we utilize the ViT-Base as the pre-trained foundation model to perform extensive experiments. Experimental results on various RGB-IR downstream tasks demonstrate that our method can achieve state-of-the-art performance. The source code and results are available at https://github.com/PoTsui99/UniRGB-IR.git.
• Abstract（参考訳）: 可視光(RGB)と赤外線(IR)画像のセマンティック解析は、低照度および複雑な気象条件下でより正確で堅牢であることから注目されている。 大規模な赤外線画像データセットに事前トレーニングされた基礎モデルがないため、既存の手法ではタスク固有のフレームワークを設計し、RGB-IRセマンティック関連データセット上で事前トレーニングされた基礎モデルで直接微調整することを好む。 本稿では,RGB-IRの下流タスクを統一する,UniRGB-IRと呼ばれるスケーラブルで効率的なフレームワークを提案する。 具体的には、視覚変換器(ViT)基盤モデル、マルチモーダル特徴プール(MFP)モジュール、補助特徴インジェクタ(SFI)モジュールから構成される。 MFP と SFI モジュールはアドパタイザとして相互に連携し、ViT の機能とコンテキスト的マルチスケールの機能とを効果的に補完する。 トレーニングプロセス中、基礎モデル全体を凍結して事前知識を継承し、MFPおよびSFIモジュールのみを最適化する。 さらに,本フレームワークの有効性を検証するために,ViT-Baseを事前学習基盤モデルとして利用し,広範囲な実験を行う。 様々なRGB-IRダウンストリームタスクに対する実験結果から,本手法が最先端の性能を実現することを示す。 ソースコードと結果はhttps://github.com/PoTsui99/UniRGB-IR.gitで公開されている。

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