論文の概要: Data Generation Scheme for Thermal Modality with Edge-Guided Adversarial Conditional Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03748v1
• Date: Wed, 7 Aug 2024 13:01:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-08 13:04:22.980047
• Title: Data Generation Scheme for Thermal Modality with Edge-Guided Adversarial Conditional Diffusion Model
• Title（参考訳）: エッジ誘導逆条件拡散モデルを用いた熱モダリティのためのデータ生成方式
• Authors: Guoqing Zhu, Honghu Pan, Qiang Wang, Chao Tian, Chao Yang, Zhenyu He,
• Abstract要約: 本稿では,エッジガイド条件拡散モデルと呼ばれる新しい手法を提案する。 可視画像から抽出したエッジ情報を平均化し、画素レベルで正確に整列された擬似熱画像を生成することを目的とする。 LLVIPの実験は、画像生成の品質の観点から、既存の最先端アプローチよりもECDMの方が優れていることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.539491614216839
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In challenging low light and adverse weather conditions,thermal vision algorithms,especially object detection,have exhibited remarkable potential,contrasting with the frequent struggles encountered by visible vision algorithms. Nevertheless,the efficacy of thermal vision algorithms driven by deep learning models remains constrained by the paucity of available training data samples. To this end,this paper introduces a novel approach termed the edge guided conditional diffusion model. This framework aims to produce meticulously aligned pseudo thermal images at the pixel level,leveraging edge information extracted from visible images. By utilizing edges as contextual cues from the visible domain,the diffusion model achieves meticulous control over the delineation of objects within the generated images. To alleviate the impacts of those visible-specific edge information that should not appear in the thermal domain,a two-stage modality adversarial training strategy is proposed to filter them out from the generated images by differentiating the visible and thermal modality. Extensive experiments on LLVIP demonstrate ECDM s superiority over existing state-of-the-art approaches in terms of image generation quality.
• Abstract（参考訳）: 低照度と悪天候条件に挑戦する中で、熱可視アルゴリズム、特に物体検出アルゴリズムは、可視性視覚アルゴリズムが遭遇する頻繁な闘争とは対照的に、顕著な可能性を示した。 それでも、ディープラーニングモデルによって駆動されるサーマルビジョンアルゴリズムの有効性は、利用可能なトレーニングデータサンプルの不明瞭さによって制限されている。 そこで本研究では,エッジガイド条件拡散モデルと呼ばれる新しい手法を提案する。 本フレームワークは, 可視画像から抽出したエッジ情報を平均化し, 画素レベルで微調整された擬似熱画像を生成することを目的とする。 エッジを可視領域からのコンテキストキューとして利用することにより、拡散モデルは、生成された画像内のオブジェクトのデライン化を綿密に制御する。 熱領域に現れない可視的エッジ情報の影響を軽減するため、可視的および熱的モダリティを区別することにより、生成画像からそれらを除去する2段階の対向訓練戦略が提案されている。 LLVIPに関する大規模な実験は、画像生成の品質の観点から、既存の最先端アプローチよりもECDMの方が優れていることを示した。

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