論文の概要: Every SAM Drop Counts: Embracing Semantic Priors for Multi-Modality Image Fusion and Beyond

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.01210v2
• Date: Tue, 25 Mar 2025 07:55:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 20:13:53.844449
• Title: Every SAM Drop Counts: Embracing Semantic Priors for Multi-Modality Image Fusion and Beyond
• Title（参考訳）: SAMのドロップカウント:マルチモーダル画像融合のためのセマンティックプリミティブを受け入れる
• Authors: Guanyao Wu, Haoyu Liu, Hongming Fu, Yichuan Peng, Jinyuan Liu, Xin Fan, Risheng Liu,
• Abstract要約: 本稿では,Segment Anything Model (SAM) のセグメンテーションモデルからのセグメンテーション知識を利用して,融合結果の質を向上し,下流タスク適応性を実現する手法を提案する。 具体的には、SAMから高レベルなセマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・アテンション(SPA)モジュールを抽出し、永続リポジトリを介してソース情報を効率的に保持する。 本手法は,実運用効率を維持しつつ,高品質な視覚結果と下流タスク適応性のバランスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.486290612938895
• License:
• Abstract: Multi-modality image fusion, particularly infrared and visible, plays a crucial role in integrating diverse modalities to enhance scene understanding. Although early research prioritized visual quality, preserving fine details and adapting to downstream tasks remains challenging. Recent approaches attempt task-specific design but rarely achieve "The Best of Both Worlds" due to inconsistent optimization goals. To address these issues, we propose a novel method that leverages the semantic knowledge from the Segment Anything Model (SAM) to Grow the quality of fusion results and Enable downstream task adaptability, namely SAGE. Specifically, we design a Semantic Persistent Attention (SPA) Module that efficiently maintains source information via the persistent repository while extracting high-level semantic priors from SAM. More importantly, to eliminate the impractical dependence on SAM during inference, we introduce a bi-level optimization-driven distillation mechanism with triplet losses, which allow the student network to effectively extract knowledge. Extensive experiments show that our method achieves a balance between high-quality visual results and downstream task adaptability while maintaining practical deployment efficiency. The code is available at https://github.com/RollingPlain/SAGE_IVIF.
• Abstract（参考訳）: マルチモダリティ画像融合(特に赤外線と可視光)は、シーン理解を高めるために多様なモダリティを統合する上で重要な役割を担っている。 初期の研究は視覚的品質を優先していたが、細部を保存し、下流のタスクに適応することは依然として困難である。 近年の手法では、タスク固有の設計を試みるが、不整合最適化目標のため、"The Best of Both Worlds"を達成できない。 これらの問題に対処するために、Segment Anything Model (SAM) のセグメンテーションモデル(Segment Anything Model) のセグメンテーション知識を利用して、融合結果の質を向上し、下流タスク適応性、すなわち SAGE を実現する新しい手法を提案する。 具体的には、SAMから高レベルなセマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・アテンション(SPA)モジュールを抽出し、永続リポジトリを介してソース情報を効率的に保持する。 さらに,推論におけるSAMの非現実的依存を解消するために,三重項損失を伴う二段階最適化駆動蒸留機構を導入し,学生ネットワークが知識を効果的に抽出できるようにする。 大規模実験により,本手法は実運用効率を維持しつつ,高品質な視覚結果と下流タスク適応性とのバランスを達成できることが判明した。 コードはhttps://github.com/RollingPlain/SAGE_IVIFで公開されている。

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