AnyTSR: Any-Scale Thermal Super-Resolution for UAV

要約

熱イメージングは​​、挑戦的な環境でのインテリジェントな無人航空機（UAV）の適用を大幅に強化できます。
ただし、熱センサーの固有の低解像度は、詳細が不十分でぼやけた境界につながります。
スーパー解像度（SR）は、この問題に対処するための有望なソリューションを提供しますが、ほとんどの既存のSRメソッドは固定規模のSR用に設計されています。
それらは、実際のアプリケーションでは計算上高価で柔軟性がありません。
上記の問題に対処するために、この作業は、単一のモデル内のUAVの新しいスケールサーマルSRメソッド（ANYTSR）を提案します。
具体的には、より正確で柔軟な表現を有効にするために、特定の機能コードを明示的に割り当てるために、新しい画像エンコーダーが提案されています。
さらに、座標オフセット情報をローカル機能アンサンブルに効果的に埋め込むことにより、空間的関係をよりよく理解し、アーティファクトを減らすために、革新的な任意のスケールのアップサンプラーが提案されています。
さらに、土地と水の両方のシーンをカバーする新しいデータセット（UAV-TSR）が、熱SRタスク用に構築されています。
実験結果は、提案された方法がすべてのスケーリング因子で一貫して最先端の方法を上回り、より正確で詳細な高解像度画像を生成することを示しています。
コードはhttps://github.com/vision4robotics/anytsrにあります。

要約(オリジナル)

Thermal imaging can greatly enhance the application of intelligent unmanned aerial vehicles (UAV) in challenging environments. However, the inherent low resolution of thermal sensors leads to insufficient details and blurred boundaries. Super-resolution (SR) offers a promising solution to address this issue, while most existing SR methods are designed for fixed-scale SR. They are computationally expensive and inflexible in practical applications. To address above issues, this work proposes a novel any-scale thermal SR method (AnyTSR) for UAV within a single model. Specifically, a new image encoder is proposed to explicitly assign specific feature code to enable more accurate and flexible representation. Additionally, by effectively embedding coordinate offset information into the local feature ensemble, an innovative any-scale upsampler is proposed to better understand spatial relationships and reduce artifacts. Moreover, a novel dataset (UAV-TSR), covering both land and water scenes, is constructed for thermal SR tasks. Experimental results demonstrate that the proposed method consistently outperforms state-of-the-art methods across all scaling factors as well as generates more accurate and detailed high-resolution images. The code is located at https://github.com/vision4robotics/AnyTSR.

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