Coupled GAN With Relativistic Discriminators for Infrared and Visible Images Fusion
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Infrared and visible images are a pair of multi-source multi-sensors images. However, the infrared images lack structural details and visible images are impressionable to the imaging environment. To fully utilize the meaningful information of the infrared and visible images, a practical fusion method, termed as RCGAN, is proposed in this paper. In RCGAN, we introduce a pioneering use of the coupled generative adversarial network to the field of image fusion. Moreover, the simple yet efficient relativistic discriminator is applied to our network. By doing so, the network converges faster. More importantly, different from the previous works in which the label for generator is either infrared image or visible image, we innovatively put forward a strategy to use a pre-fused image as the label. This is a technical innovation, which makes the process of generating fused images no longer out of thin air, but from “existence” to “excellent.” The extensive experiments demonstrate the proposed RCGAN can produce a faithful fused image, which can efficiently persevere the rich texture from visible images and thermal radiation information from infrared images. Compared with traditional methods, it successfully avoids the complex manual designed fusion rules, and also shows a clear advantages over other deep learning-based fusion methods.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle