誘導深い復号器:教師なし画像対融合【JST・京大機械翻訳】

Uezato Tatsumi; Hong Danfeng; Yokoya Naoto; He Wei

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200134904244 整理番号：22P0174203

誘導深い復号器:教師なし画像対融合【JST・京大機械翻訳】

Guided Deep Decoder: Unsupervised Image Pair Fusion

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発行年： 2020年07月22日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年07月22日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

情報(例えば,ハイパースペクトルおよびRGB画像融合またはパンシャープニング)におけるトレードオフを持つ入力および誘導画像の融合は,一つの一般的問題として解釈できる。しかし,以前の研究は,タスク固有の手作業を事前適用し,統一されたアプローチによる問題に対処しなかった。この限界に取り組むために,本研究では,一般的な事前として誘導深い復号器ネットワークを提案した。提案したネットワークは,出力画像を生成する誘導画像と深い復号器ネットワークのマルチスケール特徴を利用する符号器デコーダネットワークから成る。2つのネットワークを特徴精密化ユニットによって接続して,深い復号器ネットワークに誘導画像のマルチスケール特徴を埋め込んだ。提案したネットワークは,訓練データなしで教師なし方法でネットワークパラメータを最適化できる。結果は,提案したネットワークが様々な画像融合問題において最先端の性能を達成できることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , パターン認識 , 人工知能

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