論文の概要: ThermoStereoRT: Thermal Stereo Matching in Real Time via Knowledge Distillation and Attention-based Refinement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.07418v1
• Date: Thu, 10 Apr 2025 03:24:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-11 12:20:55.408307
• Title: ThermoStereoRT: Thermal Stereo Matching in Real Time via Knowledge Distillation and Attention-based Refinement
• Title（参考訳）: ThermoStereoRT:知識蒸留と注意に基づくリファインメントによるリアルタイムサーマルステレオマッチング
• Authors: Anning Hu, Ang Li, Xirui Jin, Danping Zou,
• Abstract要約: 本研究では,リアルタイムなサーマルステレオマッチング手法であるThermoStereoRTを紹介する。 2つの補正された熱ステレオ画像から相違を回復する。 夜間ドローン監視や下層クリーニングロボットなどの応用を想定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.923805440410739
• License:
• Abstract: We introduce ThermoStereoRT, a real-time thermal stereo matching method designed for all-weather conditions that recovers disparity from two rectified thermal stereo images, envisioning applications such as night-time drone surveillance or under-bed cleaning robots. Leveraging a lightweight yet powerful backbone, ThermoStereoRT constructs a 3D cost volume from thermal images and employs multi-scale attention mechanisms to produce an initial disparity map. To refine this map, we design a novel channel and spatial attention module. Addressing the challenge of sparse ground truth data in thermal imagery, we utilize knowledge distillation to boost performance without increasing computational demands. Comprehensive evaluations on multiple datasets demonstrate that ThermoStereoRT delivers both real-time capacity and robust accuracy, making it a promising solution for real-world deployment in various challenging environments. Our code will be released on https://github.com/SJTU-ViSYS-team/ThermoStereoRT
• Abstract（参考訳）: 夜間ドローン監視や下層クリーニングロボットなどの応用を想定した,2つの補正されたサーマルステレオ画像から相違を回復する,全天候条件のリアルタイムサーマルステレオマッチング手法であるThermoStereoRTを紹介した。 ThermoStereoRTは軽量でパワフルなバックボーンを活用して、熱画像から3Dコストボリュームを構築し、マルチスケールのアテンション機構を使用して、初期差分マップを生成する。 このマップを改良するために,新しいチャネルと空間的アテンションモジュールを設計する。 熱画像における粗い地上真実データの課題に対処するため,我々は知識蒸留を用いて計算要求を増大させることなく性能を向上させる。 複数のデータセットに対する総合的な評価は、ThermoStereoRTがリアルタイムキャパシティとロバストな精度の両方を提供することを示している。 私たちのコードはhttps://github.com/SJTU-ViSYS-team/ThermoStereoRTでリリースされます。

関連論文リスト

• FLAME 3 Dataset: Unleashing the Power of Radiometric Thermal UAV Imagery for Wildfire Management [3.3686755167352223]
  FLAME 3は、森林火災の視覚スペクトルと放射熱画像の総合的な収集としては初めてである。 このデータセットは、放射熱画像を利用した新しい世代の機械学習モデルを促進することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-03T20:53:42Z)
• RS-vHeat: Heat Conduction Guided Efficient Remote Sensing Foundation Model [59.37279559684668]
  本稿では,効率的なマルチモーダルリモートセンシング基盤モデルであるRS-vHeatを紹介する。 具体的には、RS-vHeatは、O(N1.5)$の複雑さを持つ熱伝導演算子(HCO)と、大域的受容場を適用している。 注意に基づくリモートセンシング基礎モデルと比較して、メモリ使用量を84%削減し、FLOPを24%削減し、スループットを2.7倍改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-27T01:43:38Z)
• Enhancing Thermal MOT: A Novel Box Association Method Leveraging Thermal Identity and Motion Similarity [0.6249768559720122]
  熱画像における複数物体追跡(MOT)は、視覚的特徴の欠如と動きパターンの複雑さにより、ユニークな課題を呈している。 本稿では, 熱領域におけるMOT改善のための新しいボックスアソシエーション手法を提案する。 提案手法は熱的特徴空間と動的物体追跡を融合し,より正確でロバストなMOT性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-20T00:27:01Z)
• ThermalGaussian: Thermal 3D Gaussian Splatting [25.536611434289647]
  本研究では,RGBの高画質画像と熱モダリティのレンダリングが可能な,最初のサーマル3DGS手法であるMaterialGaussianを提案する。 本研究では,熱画像のフォトリアリスティックレンダリングを実現し,RGB画像のレンダリング品質を向上させるための総合的な実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-11T11:45:57Z)
• ThermalNeRF: Thermal Radiance Fields [32.881758519242155]
  LWIRとRGB画像の集合からシーン再構築のための統一的なフレームワークを提案する。 我々は、前処理のステップとして、RGBと赤外線カメラを互いに調整する。 提案手法は,RGBや熱チャネルに隠された物体を視覚的に除去すると共に,超高分解能な熱分解能を有することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-22T02:51:29Z)
• vHeat: Building Vision Models upon Heat Conduction [63.00030330898876]
  vHeatは、高い計算効率とグローバルな受容場の両方を同時に達成する、新しいビジョンバックボーンモデルである。 基本的な考え方は、画像パッチを熱源として概念化し、それらの相関の計算を熱エネルギーの拡散としてモデル化することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-26T12:58:04Z)
• Stereo Matching in Time: 100+ FPS Video Stereo Matching for Extended Reality [65.70936336240554]
  リアルタイムステレオマッチング(Real-time Stereo Matching)は、屋内3D理解、ビデオパススルー、混合現実感ゲームなど、多くの拡張現実感(XR)アプリケーションのための基盤となるアルゴリズムである。 最大の課題の1つは、ヘッドマウントのVR/ARメガネによってキャプチャされた高品質な屋内ビデオステレオトレーニングデータセットの欠如である。 室内シーンのレンダリングと6-DoF移動VR/ARヘッドマウントディスプレイ(HMD)によるリアルなカメラモーションを含む,新しいステレオ合成データセットを提案する。 これにより既存のアプローチの評価が促進され、屋内拡張現実シナリオのさらなる研究が促進される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-08T07:53:58Z)
• Spatiotemporal Attention-based Semantic Compression for Real-time Video Recognition [117.98023585449808]
  本稿では,各フレームにおけるフレームと画素の重要性を評価するために,時間的注意に基づくオートエンコーダ(STAE)アーキテクチャを提案する。 我々は3D-2D CNNを組み合わせた軽量デコーダを開発し、欠落した情報を再構成する。 実験の結果,VT_STAEはビデオデータセットH51を,5%の精度で104倍圧縮できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T07:47:27Z)
• Does Thermal Really Always Matter for RGB-T Salient Object Detection? [153.17156598262656]
  本稿では,RGB-T有意物体検出(SOD)タスクを解決するために,TNetというネットワークを提案する。 本稿では,画像のグローバル照度を推定するためのグローバル照度推定モジュールを提案する。 一方, 2段階の局所化と相補化モジュールを導入し, 熱的特徴の物体位置化キューと内部整合キューをRGBモダリティに転送する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-09T13:50:12Z)
• Energy-Efficient Model Compression and Splitting for Collaborative Inference Over Time-Varying Channels [52.60092598312894]
  本稿では,エッジノードとリモートノード間のモデル圧縮と時間変化モデル分割を利用して,エッジデバイスにおける総エネルギーコストを削減する手法を提案する。 提案手法は, 検討されたベースラインと比較して, エネルギー消費が最小限であり, 排出コストが$CO$となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-02T07:36:27Z)
• A Large-Scale, Time-Synchronized Visible and Thermal Face Dataset [62.193924313292875]
  DEVCOM Army Research Laboratory Visible-Thermal Faceデータセット(ARL-VTF)を発表します。 395人の被験者から50万枚以上の画像が得られたARL-VTFデータセットは、これまでで最大の可視画像とサーマルフェイス画像の収集データだ。 本論文では,ALL-VTFデータセットを用いたサーマルフェースランドマーク検出とサーマル・トゥ・ヴィジブルフェース検証のベンチマーク結果と分析について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-07T17:17:12Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。