論文の概要: Flexible Piecewise Curves Estimation for Photo Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.13412v1
• Date: Mon, 26 Oct 2020 08:16:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-02 19:15:00.150621
• Title: Flexible Piecewise Curves Estimation for Photo Enhancement
• Title（参考訳）: フォトエンハンスメントのためのフレキシブルピアース曲線推定法
• Authors: Chongyi Li, Chunle Guo, Qiming Ai, Shangchen Zhou, Chen Change Loy
• Abstract要約: FlexiCurveは入力画像を取得し、大域曲線を推定して画像を調整します。 多様な推定と関連する信頼マップを生成するマルチタスクフレームワークとして定式化されている。 高速推論速度(NVIDIA 2080Ti GPUで83FPS)。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.96031673336012
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a new method, called FlexiCurve, for photo enhancement. Unlike most existing methods that perform image-to-image mapping, which requires expensive pixel-wise reconstruction, FlexiCurve takes an input image and estimates global curves to adjust the image. The adjustment curves are specially designed for performing piecewise mapping, taking nonlinear adjustment and differentiability into account. To cope with challenging and diverse illumination properties in real-world images, FlexiCurve is formulated as a multi-task framework to produce diverse estimations and the associated confidence maps. These estimations are adaptively fused to improve local enhancements of different regions. Thanks to the image-to-curve formulation, for an image with a size of 512*512*3, FlexiCurve only needs a lightweight network (150K trainable parameters) and it has a fast inference speed (83FPS on a single NVIDIA 2080Ti GPU). The proposed method improves efficiency without compromising the enhancement quality and losing details in the original image. The method is also appealing as it is not limited to paired training data, thus it can flexibly learn rich enhancement styles from unpaired data. Extensive experiments demonstrate that our method achieves state-of-the-art performance on photo enhancement quantitively and qualitatively.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,写真強調のためのFlexiCurveという新しい手法を提案する。 画像から画像へのマッピングを行う既存の方法とは異なり、flexicurveは入力画像を取得し、画像を調整するためにグローバルカーブを推定する。 調整曲線は、非線形調整と微分可能性を考慮した分割マッピングを行うために特別に設計されている。 実世界の画像における困難で多様な照明特性に対処するため、flexicurveは多様な推定と関連する信頼マップを生成するマルチタスクフレームワークとして定式化されている。 これらの推定は、異なる領域の局所的な拡張を改善するために適応的に融合される。 画像と曲線の定式化により、サイズ512*512*3のイメージに対して、FlexiCurveは軽量なネットワーク(150Kトレーニング可能なパラメータ)のみを必要とし、高速な推論速度(NVIDIA 2080Ti GPUで83FPS)を持つ。 提案手法は,原画像の画質向上や詳細の喪失を伴わずに効率を向上する。 また、ペア化されたトレーニングデータに制限されないため、不用意なデータからリッチなエンハンスメントスタイルを柔軟に学習することができる。 広範にわたる実験により,本手法が定量的および定性的に写真エンハンスメントの最先端性能を実現することを実証した。

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