論文の概要: Zero-Reference Deep Curve Estimation for Low-Light Image Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.06826v2
• Date: Sun, 22 Mar 2020 09:49:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-08 12:37:11.041363
• Title: Zero-Reference Deep Curve Estimation for Low-Light Image Enhancement
• Title（参考訳）: 低光度画像強調のためのゼロ参照深曲線推定
• Authors: Chunle Guo, Chongyi Li, Jichang Guo, Chen Change Loy, Junhui Hou, Sam Kwong, and Runmin Cong
• Abstract要約: 本稿では、深部ネットワークを用いた画像特異的曲線推定のタスクとして光強調を定式化するゼロ参照深部曲線推定法(Zero-DCE)を提案する。 提案手法は,DCE-Netという軽量な深層ネットワークをトレーニングし,画像のダイナミックレンジ調整のための画素幅と高次曲線を推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 156.18634427704583
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The paper presents a novel method, Zero-Reference Deep Curve Estimation (Zero-DCE), which formulates light enhancement as a task of image-specific curve estimation with a deep network. Our method trains a lightweight deep network, DCE-Net, to estimate pixel-wise and high-order curves for dynamic range adjustment of a given image. The curve estimation is specially designed, considering pixel value range, monotonicity, and differentiability. Zero-DCE is appealing in its relaxed assumption on reference images, i.e., it does not require any paired or unpaired data during training. This is achieved through a set of carefully formulated non-reference loss functions, which implicitly measure the enhancement quality and drive the learning of the network. Our method is efficient as image enhancement can be achieved by an intuitive and simple nonlinear curve mapping. Despite its simplicity, we show that it generalizes well to diverse lighting conditions. Extensive experiments on various benchmarks demonstrate the advantages of our method over state-of-the-art methods qualitatively and quantitatively. Furthermore, the potential benefits of our Zero-DCE to face detection in the dark are discussed. Code and model will be available at https://github.com/Li-Chongyi/Zero-DCE.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、深部ネットワークを用いた画像特異的曲線推定のタスクとして光強調を定式化するゼロ参照深部曲線推定法(Zero-DCE)を提案する。 提案手法は,DCE-Netという軽量な深層ネットワークを訓練し,画像のダイナミックレンジ調整のための画素幅と高次曲線を推定する。 曲線推定は、画素値範囲、単調性、微分可能性を考慮して特別に設計される。 Zero-DCEは、参照画像に対するリラックスした仮定、すなわち、トレーニング中にペアデータやペアデータを必要としないことをアピールしている。 これは、拡張品質を暗黙的に測定し、ネットワークの学習を促進する、慎重に定式化された非参照損失関数のセットによって達成される。 画像強調は直観的かつ単純な非線形曲線マッピングによって実現できるため,本手法は効率的である。 その単純さにもかかわらず、様々な照明条件によく当てはまることを示す。 各種ベンチマーク実験により, 最先端手法に対する本手法の利点を質的, 定量的に実証した。 さらに、暗黒領域における顔検出に対するZero-DCEの潜在的な利点について論じる。 コードとモデルはhttps://github.com/Li-Chongyi/Zero-DCEで入手できる。

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