視覚的に検知できないガスの検出: RGB-サーマルクロスアテンションネットワークと新しいベンチマーク

本研究では、RGB画像の情報を活用してサーマル画像のガス領域を正確に検出するRGB-サーマルクロスアテンションネットワーク(RT-CAN)を提案する。また、ガス検出研究を促進するために、8種類の背景シーンを含む1,293枚のRGB-サーマル画像からなる新しいデータセットGas-DBを紹介する。