論文の概要: AWNet: Attentive Wavelet Network for Image ISP
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.09228v2
- Date: Sun, 13 Sep 2020 17:38:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-27 04:09:32.511304
- Title: AWNet: Attentive Wavelet Network for Image ISP
- Title（参考訳）: AWNet: Image ISPのための注意ウェーブレットネットワーク
- Authors: Linhui Dai, Xiaohong Liu, Chengqi Li, and Jun Chen
- Abstract要約: 本稿では,この学習可能な画像ISP問題に対処するために,AWNetと呼ばれるアテンション機構とウェーブレット変換を利用する新しいネットワークを提案する。
提案手法により,RAW情報から好意的な画像の詳細を復元し,より広い受容領域を実現することができる。
実験結果から,定性的,定量的両測定における設計の進歩が示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.58067200317891
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As the revolutionary improvement being made on the performance of smartphones
over the last decade, mobile photography becomes one of the most common
practices among the majority of smartphone users. However, due to the limited
size of camera sensors on phone, the photographed image is still visually
distinct to the one taken by the digital single-lens reflex (DSLR) camera. To
narrow this performance gap, one is to redesign the camera image signal
processor (ISP) to improve the image quality. Owing to the rapid rise of deep
learning, recent works resort to the deep convolutional neural network (CNN) to
develop a sophisticated data-driven ISP that directly maps the phone-captured
image to the DSLR-captured one. In this paper, we introduce a novel network
that utilizes the attention mechanism and wavelet transform, dubbed AWNet, to
tackle this learnable image ISP problem. By adding the wavelet transform, our
proposed method enables us to restore favorable image details from RAW
information and achieve a larger receptive field while remaining high
efficiency in terms of computational cost. The global context block is adopted
in our method to learn the non-local color mapping for the generation of
appealing RGB images. More importantly, this block alleviates the influence of
image misalignment occurred on the provided dataset. Experimental results
indicate the advances of our design in both qualitative and quantitative
measurements. The code is available publically.
- Abstract（参考訳）: 過去10年でスマートフォンのパフォーマンスが劇的に向上した今、モバイル写真は大部分のスマートフォンユーザーの間でもっとも一般的な方法の1つになっている。
しかし、携帯電話のカメラセンサーのサイズが限られているため、撮影された画像はデジタル一眼レフ(dslr)カメラで撮影されたものとは視覚的に区別されている。
この性能ギャップを狭めるためには、カメラ画像信号処理装置(isp)を再設計し、画質を改善することである。
ディープラーニングの急速な普及に伴い、最近の研究は、深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を利用して、電話でキャプチャされた画像をDSLRにマッピングする高度なデータ駆動ISPを開発している。
本稿では,この学習可能な画像ISP問題に対処するために,AWNetと呼ばれるアテンション機構とウェーブレット変換を利用する新しいネットワークを提案する。
提案手法では,ウェーブレット変換を付加することにより,生情報から良好な画像詳細を復元し,計算コストの面で高い効率を維持しつつ,より大きな受容場を実現することができる。
グローバルコンテキストブロックは,rgb画像生成のための非局所色マッピングを学習するために用いられる。
さらに、このブロックは、提供されたデータセットで起きた画像の不一致の影響を軽減する。
実験結果から,定性的,定量的両測定における設計の進歩が示唆された。
コードは一般に公開されている。
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