論文の概要: Multi-scale Self-calibrated Network for Image Light Source Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.08838v1
• Date: Sun, 18 Apr 2021 12:23:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-21 12:06:49.788311
• Title: Multi-scale Self-calibrated Network for Image Light Source Transfer
• Title（参考訳）: 画像光源転送のためのマルチスケール自己校正ネットワーク
• Authors: Yuanzhi Wang and Tao Lu and Yanduo Zhang and Yuntao Wu
• Abstract要約: LLSTはシーン再構成、シャドウ推定、イメージ再レンダリングの3つのサブタスクに分解される。 特徴表現をキャリブレーションする新しいダウンサンプリング機能自己キャリブレーションブロック(DFSB)とアップサンプリング機能自己キャリブレーションブロック(UFSB)を提案する。 VIDITデータセットの実験結果から,提案手法はLLSTの性能を著しく向上させることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.756499794542229
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image light source transfer (LLST), as the most challenging task in the domain of image relighting, has attracted extensive attention in recent years. In the latest research, LLST is decomposed three sub-tasks: scene reconversion, shadow estimation, and image re-rendering, which provides a new paradigm for image relighting. However, many problems for scene reconversion and shadow estimation tasks, including uncalibrated feature information and poor semantic information, are still unresolved, thereby resulting in insufficient feature representation. In this paper, we propose novel down-sampling feature self-calibrated block (DFSB) and up-sampling feature self-calibrated block (UFSB) as the basic blocks of feature encoder and decoder to calibrate feature representation iteratively because the LLST is similar to the recalibration of image light source. In addition, we fuse the multi-scale features of the decoder in scene reconversion task to further explore and exploit more semantic information, thereby providing more accurate primary scene structure for image re-rendering. Experimental results in the VIDIT dataset show that the proposed approach significantly improves the performance for LLST.
• Abstract（参考訳）: image light source transfer (llst)は、画像のリライトの分野で最も難しいタスクであり、近年、注目を集めている。 最新の研究で、LLSTはシーン再構成、影の推定、イメージ再レンダリングという3つのサブタスクを分解し、画像リライトの新しいパラダイムを提供する。 しかし,未分類の特徴情報やセマンティック情報の不足など,シーン再構成や影推定の課題の多くは未解決のままであり,特徴表現が不十分である。 本稿では,特徴エンコーダとデコーダの基本ブロックとしてdfsb(down-sampling feature self-calibrated block)とufsb(up-sampling feature self-calibrated block)を提案する。 さらに,シーン再変換タスクにおけるデコーダのマルチスケールな特徴を融合させ,さらに意味情報の探索と活用を行い,画像再レンダリングのためのより正確な一次シーン構造を提供する。 VIDITデータセットの実験結果から,提案手法はLLSTの性能を著しく向上させることが示された。

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