Fugu-MT 論文翻訳(概要): Attention based Broadly Self-guided Network for Low light Image Enhancement

論文の概要: Attention based Broadly Self-guided Network for Low light Image Enhancement

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.06226v1
Date: Sun, 12 Dec 2021 13:11:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-12-14 18:41:33.412182
Title: Attention based Broadly Self-guided Network for Low light Image Enhancement
Title（参考訳）: 低光度画像強調のためのアテンションに基づく広義自己誘導ネットワーク
Authors: Zilong Chen, Yaling Liang, Minghui Du
Abstract要約: 本稿では,Attention based Broadly Self-Guided Network (ABSGN) を用いて,リアルタイム低照度画像強調手法を提案する。提案するネットワークは,多くの主流ベンチマークによって検証されている。新たな実験結果から,提案したネットワークは,最先端の低照度画像強調ソリューションよりも優れていた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: During the past years,deep convolutional neural networks have achieved impressive success in low-light Image Enhancement.Existing deep learning methods mostly enhance the ability of feature extraction by stacking network structures and deepening the depth of the network.which causes more runtime cost on single image.In order to reduce inference time while fully extracting local features and global features.Inspired by SGN,we propose a Attention based Broadly self-guided network (ABSGN) for real world low-light image Enhancement.such a broadly strategy is able to handle the noise at different exposures.The proposed network is validated by many mainstream benchmark.Additional experimental results show that the proposed network outperforms most of state-of-the-art low-light image Enhancement solutions.
Abstract（参考訳）: During the past years,deep convolutional neural networks have achieved impressive success in low-light Image Enhancement.Existing deep learning methods mostly enhance the ability of feature extraction by stacking network structures and deepening the depth of the network.which causes more runtime cost on single image.In order to reduce inference time while fully extracting local features and global features.Inspired by SGN,we propose a Attention based Broadly self-guided network (ABSGN) for real world low-light image Enhancement.such a broadly strategy is able to handle the noise at different exposures.The proposed network is validated by many mainstream benchmark.Additional experimental results show that the proposed network outperforms most of state-of-the-art low-light image Enhancement solutions.

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