thermal infrared cameras | BriefGPT

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Fieldscale: 热红外图像的区域感知场自适应缩放
基于本地感知的 2D 领域的 Fieldscale 技术提供了一种自适应确定每个区域像素增益，并产生具有最小信息损失和高可见性的一致性空间一致的 8 位缩放图像，从而大大提高了图像质量评估和其他下游任务的性能。
PDFa month ago
基于反馈的目标外观学习的夜间热红外图像上色
通过使用生成对抗网络和反馈式目标外观学习（FoalGAN）方法，我们提出了改善夜晚热红外图像到日间彩色图像的转换性能的方法，包括对小目标类别的出色转换表现，通过引入一个小目标外观损失并采用双重反馈学习策略，进一步提高小对象的外观学习能力，并
PDF8 months ago
TransPose：用于透明物体的大规模多光谱数据集
本文介绍了 TRansPose 多光谱数据集，该数据集包括 99 种透明物体，其中 43 种家用物品、27 种可回收垃圾、29 种化学实验室用品和 12 种非透明物体，可以提供更好的透明物体视觉识别和形状信息。
PDFa year ago
日夜图像物体分割：基于边缘注意力卷积神经网络的热像语义分割
本研究提出了一种新的神经网络体系结构，称为边缘条件卷积神经网络（EC-CNN），用于热成像语义分割，并构建了一个新的 SODA 数据集进行评估，结果表明 EC-CNN 对于热成像语义分割的效果优于现有的现有的最先进方法。
PDF5 years ago
ECCV使用对抗训练进行未配对的热到可见光谱转换
提出了一种使用生成对抗网络的无监督学习方法，来实现热红外相机拍摄图像的可视化处理，相较于现有的监督学习模型，该模型在 KAIST-MS 数据集上表现更好，并且对新环境具有良好的泛化性能。
PDF5 years ago