論文の概要: Single Underwater Image Restoration by Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.09697v1
• Date: Wed, 17 Mar 2021 14:47:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-18 12:53:20.760820
• Title: Single Underwater Image Restoration by Contrastive Learning
• Title（参考訳）: コントラスト学習による水中単一画像復元
• Authors: Junlin Han and Mehrdad Shoeiby and Tim Malthus and Elizabeth Botha and Janet Anstee and Saeed Anwar and Ran Wei and Lars Petersson and Mohammad Ali Armin
• Abstract要約: 本稿では,教師なし画像から画像への翻訳フレームワークに基づく水中画像復元の最先端化を実現する新しい手法について詳述する。 本手法は,原画像と復元画像の相互情報を最大化するために,コントラスト学習と生成対向ネットワークを利用して設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.500647404118638
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Underwater image restoration attracts significant attention due to its importance in unveiling the underwater world. This paper elaborates on a novel method that achieves state-of-the-art results for underwater image restoration based on the unsupervised image-to-image translation framework. We design our method by leveraging from contrastive learning and generative adversarial networks to maximize mutual information between raw and restored images. Additionally, we release a large-scale real underwater image dataset to support both paired and unpaired training modules. Extensive experiments with comparisons to recent approaches further demonstrate the superiority of our proposed method.
• Abstract（参考訳）: 水中画像の復元は、水中の世界を明らかにすることの重要性から大きな注目を集めている。 本稿では,教師なし画像から画像への翻訳フレームワークに基づく水中画像復元の最先端化を実現する新しい手法について詳述する。 本手法は,原画像と復元画像の相互情報を最大化するために,コントラスト学習と生成対向ネットワークを利用して設計する。 さらに、ペアとアンペアのトレーニングモジュールをサポートする大規模な水中画像データセットもリリースしています。 最近の手法との比較による広範な実験により,提案手法の優越性がさらに証明された。

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