論文の概要: Retinex-inspired Unrolling with Cooperative Prior Architecture Search for Low-light Image Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.05609v1
• Date: Thu, 10 Dec 2020 11:51:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-15 06:22:23.974530
• Title: Retinex-inspired Unrolling with Cooperative Prior Architecture Search for Low-light Image Enhancement
• Title（参考訳）: 低光度画像強調のための協調事前探索によるretinexインスパイアアンロール
• Authors: Risheng Liu and Long Ma and Jiaao Zhang and Xin Fan and Zhongxuan Luo
• Abstract要約: 低照度画像のための軽量で効果的な拡張ネットワークを構築するために,Retinex-inspired Unrolling with Architecture Search (RUAS)を提案する。 RUASは、高速かつ少ない計算リソースで、最高性能の画像強化ネットワークを得ることができます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.72667941107544
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Low-light image enhancement plays very important roles in low-level vision field. Recent works have built a large variety of deep learning models to address this task. However, these approaches mostly rely on significant architecture engineering and suffer from high computational burden. In this paper, we propose a new method, named Retinex-inspired Unrolling with Architecture Search (RUAS), to construct lightweight yet effective enhancement network for low-light images in real-world scenario. Specifically, building upon Retinex rule, RUAS first establishes models to characterize the intrinsic underexposed structure of low-light images and unroll their optimization processes to construct our holistic propagation structure. Then by designing a cooperative reference-free learning strategy to discover low-light prior architectures from a compact search space, RUAS is able to obtain a top-performing image enhancement network, which is with fast speed and requires few computational resources. Extensive experiments verify the superiority of our RUAS framework against recently proposed state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 低照度画像強調は低レベルの視野において非常に重要な役割を果たす。 最近の研究は、この課題に対処する様々なディープラーニングモデルを構築している。 しかし、これらのアプローチは主に重要なアーキテクチャ工学に依存しており、高い計算負荷を抱えている。 本稿では,Retinex-inspired Unrolling with Architecture Search (RUAS) という新しい手法を提案する。 具体的には、retinexルールに基づいて、ruasはまず、低光度画像の固有の未公開構造を特徴付けるモデルを確立し、それらの最適化プロセスを展開して、我々の全体的伝播構造を構築する。 そして、コンパクトな検索空間から低照度先行アーキテクチャを発見するための協調参照フリー学習戦略を設計することにより、russは高速で計算資源の少ないトップパフォーマンス画像拡張ネットワークを得ることができる。 最近提案された最先端手法に対するRUASフレームワークの優位性を検証する。

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