LLVIP: 저조도 시각을 위한 가시광-적외선 짝짓기 데이터셋

다양한 시각적 작업, 예를 들어 이미지 융합, 보행자 검출 및 이미지-이미지 변환에서 저조도 조건으로 인해 효과적인 대상 영역이 손실되는 것이 매우 어려운 문제입니다. 이러한 경우, 적외선과 가시광선 이미지를 함께 사용하여 풍부한 세부 정보와 효과적인 대상 영역을 제공할 수 있습니다. 본 논문에서는 저조도 비전을 위한 가시광선-적외선 짝짓기 데이터셋인 LLVIP를 소개합니다. 이 데이터셋은 30,976장의 이미지, 즉 15,488개의 짝짓기 쌍을 포함하며, 대부분의 이미지는 매우 어두운 장면에서 촬영되었습니다. 모든 이미지는 시간과 공간적으로 엄격히 일치되게 정렬되어 있으며, 데이터셋 내의 보행자는 라벨링 되어 있습니다. 우리는 이 데이터셋을 다른 가시광선-적외선 데이터셋들과 비교하고, 이미지 융합, 보행자 검출 및 이미지-이미지 변환 등 몇 가지 인기 있는 시각 알고리즘의 성능을 평가하였습니다. 실험 결과는 융합이 이미지 정보에 대한 상호 보완 효과를 입증하였으며, 세 가지 시각 작업에서 기존 알고리즘들의 매우 저조도 조건에서의 부족함을 발견하였습니다. 우리는 LLVIP 데이터셋이 저조도 환경에서의 이미지 융합, 보행자 검출 및 이미지-이미지 변환을 촉진하여 컴퓨터 비전 분야에 기여할 것이라고 믿습니다. 이 데이터셋은 https://bupt-ai-cz.github.io/LLVIP 에서 공개되며, 원시 데이터도 추가 연구(예: 이미지 등록)를 위해 제공됩니다.