DDGANSE: Dual-Discriminator GAN with a Squeeze-and-Excitation Module for Infrared and Visible Image Fusion
Notice bibliographique
Résumé
Infrared images can provide clear contrast information to distinguish between the target and the background under any lighting conditions. In contrast, visible images can provide rich texture details and are compatible with the human visual system. The fusion of a visible image and infrared image will thus contain both comprehensive contrast information and texture details. In this study, a novel approach for the fusion of infrared and visible images is proposed based on a dual-discriminator generative adversarial network with a squeeze-and-excitation module (DDGANSE). Our approach establishes confrontation training between one generator and two discriminators. The goal of the generator is to generate images that are similar to the source images, and contain the information from both infrared and visible source images. The purpose of the two discriminators is to increase the similarity between the image generated by the generator and the infrared and visible images. We experimentally demonstrated that using continuous adversarial training, DDGANSE outputs images retain the advantages of both infrared and visible images with significant contrast information and rich texture details. Finally, we compared the performance of our proposed method with previously reported techniques for fusing infrared and visible images using both quantitative and qualitative assessments. Our experiments on the TNO dataset demonstrate that our proposed method shows superior performance compared to other similar reported methods in the literature using various performance metrics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».