論文の概要: MLFcGAN: Multi-level Feature Fusion based Conditional GAN for Underwater Image Color Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.05333v1
• Date: Thu, 13 Feb 2020 04:15:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-01 13:40:12.751690
• Title: MLFcGAN: Multi-level Feature Fusion based Conditional GAN for Underwater Image Color Correction
• Title（参考訳）: MLFcGAN:水中画像色補正のためのマルチレベル特徴フュージョンに基づく条件付きGAN
• Authors: Xiaodong Liu, Zhi Gao, and Ben M. Chen
• Abstract要約: 水中画像色補正のための条件付き生成逆数ネットワーク(GAN)に基づく深層マルチスケール機能融合ネットを提案する。 ネットワーク上では,まずマルチスケールの特徴を抽出し,各スケールの局所的特徴をグローバルな特徴で拡張する。 この設計は、より効率的で高速なネットワーク学習を促進するために検証され、色補正とディテール保存の両方の性能が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.16835830904171
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Color correction for underwater images has received increasing interests, due to its critical role in facilitating available mature vision algorithms for underwater scenarios. Inspired by the stunning success of deep convolutional neural networks (DCNNs) techniques in many vision tasks, especially the strength in extracting features in multiple scales, we propose a deep multi-scale feature fusion net based on the conditional generative adversarial network (GAN) for underwater image color correction. In our network, multi-scale features are extracted first, followed by augmenting local features on each scale with global features. This design was verified to facilitate more effective and faster network learning, resulting in better performance in both color correction and detail preservation. We conducted extensive experiments and compared with the state-of-the-art approaches quantitatively and qualitatively, showing that our method achieves significant improvements.
• Abstract（参考訳）: 水中画像の色補正は、水中のシナリオで利用可能な成熟した視覚アルゴリズムの促進に重要な役割を担っているため、関心が高まりつつある。 多くの視覚タスクにおけるディープ畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)技術,特に複数スケールの特徴抽出における強みに着想を得て,水中画像色補正のための条件付き生成対向ネットワーク(GAN)に基づくディープマルチスケール特徴融合ネットを提案する。 ネットワークでは,まずマルチスケールの特徴を抽出し,各スケールの局所的特徴をグローバルな特徴で拡張する。 この設計は、より効率的で高速なネットワーク学習を促進するために検証され、色補正とディテール保存の両方の性能が向上した。 広範な実験を行い,最先端の手法と比較し,定量的・定性的に評価した。

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