論文の概要: LEUGAN:Low-Light Image Enhancement by Unsupervised Generative Attentional Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.13322v1
• Date: Thu, 24 Dec 2020 16:49:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-25 13:23:18.483954
• Title: LEUGAN:Low-Light Image Enhancement by Unsupervised Generative Attentional Networks
• Title（参考訳）: LEUGAN:unsupervised Generative Attentional Networksによる低照度画像強調
• Authors: Yangyang Qu, Chao liu, Yongsheng Ou
• Abstract要約: 低照度画像強調タスクを処理するために,注意誘導型教師なし生成ネットワークを提案する。 具体的には,よりシャープなエッジを復元するエッジ補助モジュールと,よりリアルなカラーを復元するアテンション誘導モジュールの2つを含む。 実験では,提案アルゴリズムが最新手法に対して好適に動作することを検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.584570928928926
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Restoring images from low-light data is a challenging problem. Most existing deep-network based algorithms are designed to be trained with pairwise images. Due to the lack of real-world datasets, they usually perform poorly when generalized in practice in terms of loss of image edge and color information. In this paper, we propose an unsupervised generation network with attention-guidance to handle the low-light image enhancement task. Specifically, our network contains two parts: an edge auxiliary module that restores sharper edges and an attention guidance module that recovers more realistic colors. Moreover, we propose a novel loss function to make the edges of the generated images more visible. Experiments validate that our proposed algorithm performs favorably against state-of-the-art methods, especially for real-world images in terms of image clarity and noise control.
• Abstract（参考訳）: 低照度データからの画像復元は難しい課題である。 既存のディープネットワークベースのアルゴリズムのほとんどは、ペアワイズイメージでトレーニングされるように設計されている。 実世界のデータセットが欠如しているため、通常は画像エッジとカラー情報の損失という観点で、実際に一般化した場合に性能が低下する。 本稿では、低照度画像強調タスクを処理するための注意誘導型教師なし生成ネットワークを提案する。 具体的には,よりシャープなエッジを復元するエッジ補助モジュールと,よりリアルなカラーを復元するアテンション誘導モジュールの2つを含む。 さらに,生成した画像のエッジをより鮮明にするために,新たな損失関数を提案する。 実験により,提案アルゴリズムが最先端の手法,特に実世界の画像に対して,画像の明瞭性とノイズ制御の面で好適に動作することを確認した。

関連論文リスト

• PIE-Net: Photometric Invariant Edge Guided Network for Intrinsic Image Decomposition [17.008724191799313]
  固有の画像分解は、画像から画像形成成分(反射および陰影)を回収する過程である。 本稿では,固有画像分解のためのエッジ駆動ハイブリッドCNN手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-30T20:46:15Z)
• Enhancing Low-Light Images in Real World via Cross-Image Disentanglement [58.754943762945864]
  そこで本研究では,現実の汚職とミスアライメントされたトレーニング画像からなる,新しい低照度画像強調データセットを提案する。 本モデルでは,新たに提案したデータセットと,他の一般的な低照度データセットの両方に対して,最先端のパフォーマンスを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-10T03:12:52Z)
• Invertible Network for Unpaired Low-light Image Enhancement [78.33382003460903]
  本稿では,非可逆的ネットワークを活用して,前処理における低照度画像の強化と,非対向学習により逆向きに通常の照度画像の劣化を図ることを提案する。 対向的損失に加えて、トレーニングの安定性を確保し、より詳細な画像を保存するために、様々な損失関数を設計する。 低照度画像に対するプログレッシブ自己誘導強調処理を提案し,SOTAに対して良好な性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-24T17:00:54Z)
• Semantic-Guided Zero-Shot Learning for Low-Light Image/Video Enhancement [3.4722706398428493]
  低照度画像は人間の知覚とコンピュータビジョンのアルゴリズムの両方に挑戦する。 計算写真やコンピュータビジョンアプリケーションのための低照度画像の啓蒙にアルゴリズムを堅牢にすることが不可欠である。 本稿では,ペア画像の欠如により訓練されたセマンティック誘導ゼロショット低照度拡張ネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-03T10:07:36Z)
• R2RNet: Low-light Image Enhancement via Real-low to Real-normal Network [7.755223662467257]
  本稿ではR2RNetと呼ばれる低照度画像強調のための新しいReal-low to Real-normal Networkを提案する。 合成画像で訓練された他のほとんどの方法とは異なり、我々は最初の大規模実世界ペアロー/ノーマルライト画像データセットを収集する。 提案手法はコントラストを適切に改善し,ノイズを同時に抑制することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-28T09:33:13Z)
• Unsupervised Deep Image Stitching: Reconstructing Stitched Features to Images [38.95610086309832]
  本稿では,教師なしの粗い画像アライメントと教師なしの画像再構成の2段階からなる,教師なしの深層画像ストレッチフレームワークを提案する。 第1段階では、大規模なベースラインシーンに適した教師なしホモグラフィネットワークを制約するアブレーションに基づく損失を設計する。 第2段階では、画素レベルの不一致を一定程度特徴レベルで除去できるという知見に動機付けられ、特徴から画素へのアーティファクトを除去するための教師なし画像再構成ネットワークを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-24T09:45:36Z)
• Degrade is Upgrade: Learning Degradation for Low-light Image Enhancement [52.49231695707198]
  2段階の工程で細部と色を精錬しながら、内在的な劣化と低照度画像を照らし出す。 カラー画像の定式化に触発されて,まず低照度入力からの劣化を推定し,環境照明色の歪みをシミュレーションし,そのコンテンツを精錬して拡散照明色の損失を回復した。 LOL1000データセットではPSNRで0.95dB、ExDarkデータセットでは3.18%のmAPでSOTAを上回った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-19T04:00:27Z)
• Image Restoration by Deep Projected GSURE [115.57142046076164]
  Ill-posed inverse problem は、デブロアリングや超解像など、多くの画像処理アプリケーションに現れる。 本稿では,一般化されたSteinUnbiased Risk Estimator(GSURE)の「投影変換」とCNNによる潜在画像のパラメータ化を含む損失関数の最小化に基づく,新たな画像復元フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-04T08:52:46Z)
• Low Light Image Enhancement via Global and Local Context Modeling [164.85287246243956]
  低照度画像強調のためのコンテキスト認識ディープネットワークを導入。 まず、全空間領域上の補完的な手がかりを見つけるために空間相関をモデル化するグローバルコンテキストモジュールを特徴とする。 第二に、比較的大きな受容フィールドで局所的なコンテキストをキャプチャする密な残留ブロックを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-04T09:40:54Z)
• Towards Unsupervised Deep Image Enhancement with Generative Adversarial Network [92.01145655155374]
  監視されていない画像強調生成ネットワーク(UEGAN)を提案する。 教師なしの方法で所望の特性を持つ画像の集合から、対応する画像と画像のマッピングを学習する。 その結果,提案モデルは画像の美的品質を効果的に向上することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-30T03:22:46Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。