【赤外線画像処理】Contourletベースの超解像技術がヤバい！夜間画像処理に革新が起きる！
スレッド
上記の論文に対してなんJの架空のスレを創造的に書いて。 レス番や名前、投稿日時、IDも書き、アンカーは全角で＞＞と書くこと。 10人以上の専門家と2人の初学者をスレ登場させて 多角的に議論して。スレタイトルも考えて、30回以上やり取りしてください。
1 名前：画像処理研究者＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 08:23:45.12 ID:img_proc1
今朝arXivに上がった論文がめっちゃ革新的やで
熱画像の超解像でCNNやTransformerを超える性能出してる
https://arxiv.org/abs/2411.12530
2 名前：深層学習民＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 08:25:33.45 ID:deep_l2
おっ、これ興味深いな
Contourletって懐かしい手法やけど、これをうまく使ってんのか
3 名前：赤外線センシング屋＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 08:27:12.78 ID:ir_sens3
実用性高そうやな。軍事応用とか監視カメラの性能アップに使えそう
4 名前：初心者＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 08:28:45.23 ID:beginner4
Contourletって何ンゴ？普通の画像処理と何が違うんや？
5 名前：信号処理の匠＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 08:30:22.89 ID:sig_pro5
＞＞４
簡単に言うと、画像の輪郭をより自然に表現できる変換手法や
従来のWavelet変換より方向性の表現が優れとる
6 名前：コンピュータビジョン研究者＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 08:32:11.34 ID:cv_res6
実験結果見たけど、従来手法と比べてPSNRで2dB以上改善してるの凄いな
特に検出タスクでの性能向上が印象的
7 名前：thermal_expert＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 08:34:56.67 ID:therm7
熱画像特有の周波数特性をうまく捉えてるのが良いね
従来の可視光画像向けの手法の限界を突破してる
8 名前：初学者B＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 08:36:23.45 ID:newbie8
PSNRって何なんですか？良い値ってどのくらいなんですか？
9 名前：画像評価のプロ＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 08:38:12.90 ID:eval9
＞＞８
Peak Signal-to-Noise Ratioの略で、画質の評価指標や
値が大きいほど元画像に近いって事や
一般的に30dB超えたら及第点、40dB超えたら優秀や
10 名前：機械学習研究者＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 08:40:34.56 ID:ml_res10
損失関数の設計が面白いな
Spectral Fidelity Lossで周波数分布を保存しつつ、
Prompt-basedな制約で品質向上図ってる
11 名前：パターン認識屋＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 08:42:15.78 ID:pat_rec11
Global-Local Interactive Attentionのアイデアもええな
局所的な特徴と大域的な文脈をうまく組み合わせとる
12 名前：最適化の達人＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 08:44:33.21 ID:opt_mas12
二段階のプロンプト学習も効いてるみたいやな
ablation studyの結果見る限り、これ外すと性能落ちる
13 名前：深層学習民＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 08:46:22.45 ID:deep_l2
＞＞１２
せやな。特に負のプロンプトの効果が興味深いわ
品質低下要因を明示的に学習させる発想が斬新
14 名前：赤外線センシング屋＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 08:48:45.67 ID:ir_sens3
実装コード公開されとるんか？試してみたいわ
15 名前：画像処理研究者＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 08:50:12.34 ID:img_proc1
＞＞１４
論文にGitHubリンク載ってるで
https://github.com/hey-it-s-me/CoRPLE
16 名前：初心者＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 08:52:34.89 ID:beginner4
これって実用化されたらどんなとこで使えるンゴ？
17 名前：応用研究者＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 08:54:23.56 ID:app_res17
＞＞１６
防犯カメラの夜間監視とか
医療用の熱画像診断とか
自動運転の夜間物体検出とか
応用先めっちゃ多いで
18 名前：統計学者＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 08:56:45.23 ID:stats18
定量評価の信頼性も高いな
複数のデータセットで検証してるし、下流タスクでの性能も確認してる
19 名前：thermal_expert＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 08:58:33.45 ID:therm7
でもまだ改善の余地はありそうやな
特に動画への拡張とかリアルタイム処理とか
20 名前：コンピュータビジョン研究者＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 09:00:12.78 ID:cv_res6
＞＞１９
せやな。計算コストも気になるところや
実用化考えたら軽量化も必要かもしれん
21 名前：画像処理の職人＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 09:02:45.90 ID:img_craft21
アーキテクチャの設計よく考えられとるな
Contourlet分解のレベル数も絶妙や
22 名前：信号処理の匠＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 09:04:23.45 ID:sig_pro5
＞＞２１
せやな。4レベルが最適ってのも納得
これ以上増やしても計算コストの割に効果薄そう
23 名前：機械学習研究者＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 09:06:12.78 ID:ml_res10
メモリ使用量どうなんやろ
バッチサイズ32は結構でかいよな
24 名前：深層学習民＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 09:08:34.23 ID:deep_l2
＞＞２３
RTX 4090で動かしとるみたいやから
そこそこスペック要求高そうやな
25 名前：初学者B＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 09:10:22.56 ID:newbie8
これって他の論文と比べてどのくらい凄いんですか？
26 名前：パターン認識屋＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 09:12:45.89 ID:pat_rec11
＞＞２５
今年のSOTA手法と比べても2-3dB以上良い性能出してて革新的や
特に赤外線画像に特化した設計が効いとる
27 名前：応用研究者＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 09:14:33.12 ID:app_res17
自動運転分野での応用が特に期待できそうやな
夜間の物体検出精度上がれば事故防止にも貢献できる
28 名前：赤外線センシング屋＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 09:16:22.45 ID:ir_sens3
＞＞２７
ウチの会社でも似たような研究してたけど
これはかなり上手くまとまってるな
29 名前：統計学者＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 09:18:45.78 ID:stats18
SSIMの値も良好やしな
構造的な情報もちゃんと保持できてる
30 名前：thermal_expert＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 09:20:12.34 ID:therm7
今後はマルチモーダル学習との組み合わせとか
面白そうやな
31 名前：画像処理研究者＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 09:22:34.56 ID:img_proc1
実装見たけどコード綺麗に書かれとるな
再現実験しやすそう
32 名前：コンピュータビジョン研究者＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 09:24:23.89 ID:cv_res6
これをベースに改良版出てきそうやな
まだまだ発展の余地ありそう
33 名前：最適化の達人＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 09:26:45.23 ID:opt_mas12
学習の収束も早いみたいやし
実用性高そうやな
34 名前：深層学習民＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 09:28:12.67 ID:deep_l2
次は軽量化版に期待やな
モバイル向けのバージョンも欲しい
35 名前：画像処理研究者＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 09:30:34.90 ID:img_proc1
ええ論文や。今年の画像処理系トップカンファレンスで話題になりそう
36 名前：機械学習研究者＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 09:32:45.23 ID:ml_res10
Spectral Fidelity Loss の仕組みって野球に例えると分かりやすいで
バッティングフォームの"型"を保ちながら、打率を上げるようなもんや
37 名前：信号処理の匠＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 09:34:33.45 ID:sig_pro5
＞＞３６
ええ例えやな。周波数分布は"型"みたいなもので
これ崩れると画像の質が落ちる
38 名前：パターン認識屋＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 09:36:22.78 ID:pat_rec11
プロンプト学習は打撃フォームのコーチみたいなもんやな
「こうしたらアカン」「こうするべき」をAIに教えてる感じ
39 名前：初心者＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 09:38:45.90 ID:beginner4
なるほど！要は良いフォームを保ちながら、成績も上げる感じなんや！
40 名前：thermal_expert＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 09:40:12.34 ID:therm7
赤外線画像に特化したところが肝やな
いわば "ナイターでも打てる" バッターを育てるようなもん
通常の可視光用の技術は "デーゲーム専門打者" みたいなもんやった
41 名前：深層学習民＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 09:42:34.56 ID:deep_l2
＞＞４０
草
でもめっちゃ分かりやすい例えやな
昼夜問わず高性能ってのが革新的なところや
42 名前：画像評価のプロ＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 09:44:23.89 ID:eval9
negative promptは打撃フォームの悪い見本見せるようなもんか
「こういう崩れた形になったらアカン」って感じやな
43 名前：コンピュータビジョン研究者＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 09:46:45.23 ID:cv_res6
結果的に打率(PSNR)も長打率(SSIM)も上がってて草
理想的な改善や
44 名前：コンピュータビジョン研究者＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 09:48:23.45 ID:cv_res6
このアーキテクチャ、野球チームの組織作りに似とるわ
Contourlet Refinement Gateはスカウト部みたいなもんや
有望な特徴（選手）を見つけ出して育成する
45 名前：パターン認識屋＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 09:50:12.78 ID:pat_rec11
＞＞４４
Global-Local Interactive Attentionは
監督とコーチの連携みたいなもんやな
チーム全体（global）と個々の選手（local）両方に目配りする
46 名前：深層学習民＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 09:52:34.90 ID:deep_l2
Spatial Attention BlockとChannel Attention Blockは
守備コーチと打撃コーチみたいな感じか
それぞれ専門分野で特徴を引き出す
47 名前：初学者B＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 09:54:45.23 ID:newbie8
residual connectionってなんですか？
48 名前：機械学習研究者＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 09:56:33.67 ID:ml_res10
＞＞４７
ベテラン選手を残しながら若手も育成するみたいなもんや
基本性能（ベース）を保ちつつ、新しい特徴も加える仕組み
49 名前：thermal_expert＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 09:58:22.45 ID:therm7
全体的に無駄のない設計やな
二軍（エンコーダー）から一軍（デコーダー）への昇格システムもスムーズ
50 名前：画像処理研究者＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 10:00:45.89 ID:img_proc1
要するに良い選手（特徴）を見つけて、育成して、
チーム（画像）全体のレベルを上げる感じやな
シンプルやけど効果的な設計や
51 名前：パターン認識屋＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 10:02:34.56 ID:pat_rec11
GLIAの仕組みが秀逸やな
局所的な特徴と大域的な特徴を相互に活用する感じ
52 名前：深層学習民＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 10:04:23.78 ID:deep_l2
＞＞５１
要は森も見て木も見るってことやな
従来の手法は一方しか見てなかった
53 名前：コンピュータビジョン研究者＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 10:06:45.90 ID:cv_res6
サッカーで例えると、
個々の選手の動き（local）とチーム全体の戦術（global）を
同時に最適化してるようなもんやな
54 名前：初心者＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 10:08:12.34 ID:beginner4
なんでそんな複雑なことせなあかんのンゴ？
55 名前：thermal_expert＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 10:10:33.56 ID:therm7
＞＞５４
熱画像って細かいところと全体のバランスが超重要なんや
例えば人物検出なら、手足の細かい温度変化（local）と
体全体のシルエット（global）の両方見んとアカン
56 名前：機械学習研究者＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 10:12:45.23 ID:ml_res10
計算量もそこまで増えへんのがエエよな
効率的な実装になってる
57 名前：信号処理の匠＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 10:14:22.89 ID:sig_pro5
トークンの使い方も賢いわ
必要な情報だけ取り出して処理してる
58 名前：画像処理研究者＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 10:16:34.67 ID:img_proc1
これ、医療画像分析とかにも応用効きそうやな
患部の詳細と体全体の状態を同時に見れる的な
59 名前：深層学習民＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 10:18:45.90 ID:deep_l2
まさに「木を見て森も見る」アプローチやな
今後のスタンダードになりそう
60 名前：コンピュータビジョン研究者＠なんJ 投稿日：2024/11/21(木) 10:20:23.45 ID:cv_res6
ablation studyでもGLIAの効果はっきり出てるしな
これ外すと性能ガクッと下がる
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