論文の概要: GIA-Net: Global Information Aware Network for Low-light Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.06604v1
• Date: Mon, 14 Sep 2020 17:38:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 12:43:37.102090
• Title: GIA-Net: Global Information Aware Network for Low-light Imaging
• Title（参考訳）: GIA-Net:低照度イメージングのためのグローバル情報認識ネットワーク
• Authors: Zibo Meng, Runsheng Xu, Chiu Man Ho
• Abstract要約: 我々は,低照度撮像の性能向上のために,グローバル情報をネットワークに抽出・統合するグローバル情報認識モジュールを提案する。 提案したGAA-Netは、知覚的類似度を測定するディープメトリックを含む4つのメトリクスの観点から、最先端の手法よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.836026685373257
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It is extremely challenging to acquire perceptually plausible images under low-light conditions due to low SNR. Most recently, U-Nets have shown promising results for low-light imaging. However, vanilla U-Nets generate images with artifacts such as color inconsistency due to the lack of global color information. In this paper, we propose a global information aware (GIA) module, which is capable of extracting and integrating the global information into the network to improve the performance of low-light imaging. The GIA module can be inserted into a vanilla U-Net with negligible extra learnable parameters or computational cost. Moreover, a GIA-Net is constructed, trained and evaluated on a large scale real-world low-light imaging dataset. Experimental results show that the proposed GIA-Net outperforms the state-of-the-art methods in terms of four metrics, including deep metrics that measure perceptual similarities. Extensive ablation studies have been conducted to verify the effectiveness of the proposed GIA-Net for low-light imaging by utilizing global information.
• Abstract（参考訳）: SNRの低い低照度条件下で知覚可視画像を取得することは極めて困難である。 最近では、U-Netは低照度撮像の有望な結果を示している。 しかし、バニラuネットは、グローバルカラー情報の欠如により、色不整合などのアーティファクトを持つ画像を生成する。 本稿では,グローバル情報をネットワークに抽出・統合し,低光度イメージングの性能を向上させるグローバル情報認識(gia)モジュールを提案する。 GIAモジュールは、学習可能な余分なパラメータや計算コストを無視できるバニラU-Netに挿入することができる。 さらに、GIA-Netを構築、訓練し、大規模な実世界の低光画像データセットで評価する。 実験の結果,提案したGIA-Netは,知覚的類似度を測定する深度指標を含む4つの指標で最先端の手法よりも優れていた。 グローバル情報を利用した低照度撮像におけるGIA-Netの有効性を検証するため,大規模なアブレーション研究が進められている。

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