論文の概要: Supervised and Unsupervised Learning of Parameterized Color Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.05843v1
• Date: Mon, 30 Dec 2019 13:57:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-17 02:41:35.862854
• Title: Supervised and Unsupervised Learning of Parameterized Color Enhancement
• Title（参考訳）: パラメータ化カラーエンハンスメントの教師あり・教師なし学習
• Authors: Yoav Chai, Raja Giryes, Lior Wolf
• Abstract要約: 我々は、教師なし学習と教師なし学習の両方を用いて、画像翻訳タスクとしての色強調の問題に取り組む。 我々は,MIT-Adobe FiveKベンチマークにおいて,教師付き(ペアデータ)と教師なし(ペアデータ)の2つの画像強調手法と比較して,最先端の結果が得られた。 20世紀初頭の写真や暗黒ビデオフレームに応用することで,本手法の一般化能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 112.88623543850224
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We treat the problem of color enhancement as an image translation task, which we tackle using both supervised and unsupervised learning. Unlike traditional image to image generators, our translation is performed using a global parameterized color transformation instead of learning to directly map image information. In the supervised case, every training image is paired with a desired target image and a convolutional neural network (CNN) learns from the expert retouched images the parameters of the transformation. In the unpaired case, we employ two-way generative adversarial networks (GANs) to learn these parameters and apply a circularity constraint. We achieve state-of-the-art results compared to both supervised (paired data) and unsupervised (unpaired data) image enhancement methods on the MIT-Adobe FiveK benchmark. Moreover, we show the generalization capability of our method, by applying it on photos from the early 20th century and to dark video frames.
• Abstract（参考訳）: 色強調の問題を画像翻訳タスクとして扱い、教師なし学習と教師なし学習の両方を用いて取り組む。 従来の画像生成装置とは異なり、画像情報を直接マップするのではなく、グローバルなパラメータ化色変換を用いて翻訳を行う。 教師付きケースでは、各トレーニング画像が所望の目標画像とペアリングされ、専門家が修正した画像から変換のパラメータを畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が学習する。 非ペアの場合、これらのパラメータを学習し、円度制約を適用するために2方向生成対向ネットワーク(GAN)を用いる。 我々は,MIT-Adobe FiveKベンチマークにおいて,教師付き(ペアデータ)と教師なし(ペアデータ)の2つの画像強調手法と比較して,最先端の結果を得た。 さらに,20世紀前半の写真や暗黒ビデオフレームに適用することにより,本手法の一般化能力を示す。

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