論文の概要: Enhance Images as You Like with Unpaired Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.01161v1
• Date: Mon, 4 Oct 2021 03:00:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-05 15:17:58.448030
• Title: Enhance Images as You Like with Unpaired Learning
• Title（参考訳）: 非ペア学習で好きなように画像を強化する
• Authors: Xiaopeng Sun, Muxingzi Li, Tianyu He, Lubin Fan
• Abstract要約: 本稿では,低照度から高照度の画像空間における一対多の関係を学習するために,軽量な一経路条件生成対向ネットワーク(cGAN)を提案する。 我々のネットワークは、様々な参照画像上に設定された所定の入力条件から、拡張された画像の集合を生成することを学習する。 我々のモデルは、ノイズとクリーンなデータセットの完全な教師付き手法と同等に競合する視覚的および定量的な結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.104571453311442
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Low-light image enhancement exhibits an ill-posed nature, as a given image may have many enhanced versions, yet recent studies focus on building a deterministic mapping from input to an enhanced version. In contrast, we propose a lightweight one-path conditional generative adversarial network (cGAN) to learn a one-to-many relation from low-light to normal-light image space, given only sets of low- and normal-light training images without any correspondence. By formulating this ill-posed problem as a modulation code learning task, our network learns to generate a collection of enhanced images from a given input conditioned on various reference images. Therefore our inference model easily adapts to various user preferences, provided with a few favorable photos from each user. Our model achieves competitive visual and quantitative results on par with fully supervised methods on both noisy and clean datasets, while being 6 to 10 times lighter than state-of-the-art generative adversarial networks (GANs) approaches.
• Abstract（参考訳）: 低照度画像強調は、与えられた画像が多くの拡張バージョンを持つため、不適切な性質を示すが、最近の研究では、入力から拡張バージョンへの決定論的マッピングの構築に焦点を当てている。 これとは対照的に,低照度から通常照度までの1対多の関係を,対応のない低照度および通常照度トレーニング画像のみに限定して学習するための,軽量な1パス条件生成対向ネットワーク(cGAN)を提案する。 この不適切な問題を変調符号学習タスクとして定式化することにより、ネットワークは、様々な参照画像に対して与えられた入力条件から拡張画像の集合を生成する。 したがって,各ユーザの好適な写真をいくつか提供して,様々なユーザの好みに容易に適応できる推定モデルを構築した。 提案手法は,従来のGANの6倍から10倍の精度で,ノイズやクリーンなデータセットの完全教師付き手法と同等に競合する視覚的,定量的な結果が得られる。

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