論文の概要: AdaInt: Learning Adaptive Intervals for 3D Lookup Tables on Real-time Image Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.13983v1
• Date: Fri, 29 Apr 2022 10:16:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-02 14:40:08.793687
• Title: AdaInt: Learning Adaptive Intervals for 3D Lookup Tables on Real-time Image Enhancement
• Title（参考訳）: AdaInt:リアルタイム画像強調による3次元ルックアップテーブルの適応間隔学習
• Authors: Canqian Yang, Meiguang Jin, Xu Jia, Yi Xu, Ying Chen
• Abstract要約: AdaIntは3次元カラー空間における非一様サンプリング間隔を適応的に学習することで、より柔軟なサンプリングポイント割り当てを実現する新しいメカニズムである。 AdaIntは3D LUT方式のコンパクトで効率的なプラグアンドプレイモジュールとして実装できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.977992864519948
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The 3D Lookup Table (3D LUT) is a highly-efficient tool for real-time image enhancement tasks, which models a non-linear 3D color transform by sparsely sampling it into a discretized 3D lattice. Previous works have made efforts to learn image-adaptive output color values of LUTs for flexible enhancement but neglect the importance of sampling strategy. They adopt a sub-optimal uniform sampling point allocation, limiting the expressiveness of the learned LUTs since the (tri-)linear interpolation between uniform sampling points in the LUT transform might fail to model local non-linearities of the color transform. Focusing on this problem, we present AdaInt (Adaptive Intervals Learning), a novel mechanism to achieve a more flexible sampling point allocation by adaptively learning the non-uniform sampling intervals in the 3D color space. In this way, a 3D LUT can increase its capability by conducting dense sampling in color ranges requiring highly non-linear transforms and sparse sampling for near-linear transforms. The proposed AdaInt could be implemented as a compact and efficient plug-and-play module for a 3D LUT-based method. To enable the end-to-end learning of AdaInt, we design a novel differentiable operator called AiLUT-Transform (Adaptive Interval LUT Transform) to locate input colors in the non-uniform 3D LUT and provide gradients to the sampling intervals. Experiments demonstrate that methods equipped with AdaInt can achieve state-of-the-art performance on two public benchmark datasets with a negligible overhead increase. Our source code is available at https://github.com/ImCharlesY/AdaInt.
• Abstract（参考訳）: 3Dルックアップテーブル(3D LUT)はリアルタイム画像強調タスクのための高効率ツールであり、離散化された3D格子にわずかにサンプリングすることで、非線形な3D色変換をモデル化する。 従来の研究は、フレキシブルエンハンスメントのためのLUTの画像適応出力カラー値の学習に取り組んできたが、サンプリング戦略の重要性は無視されている。 彼らは、LUT変換における一様サンプリング点間の(トリ-)線形補間が、色変換の局所的非線形性をモデル化できないため、学習したLUTの表現性を制限し、準最適サンプリング点割り当てを採用する。 AdaInt(Adaptive Intervals Learning)は,3次元カラー空間における非一様サンプリング間隔を適応的に学習することにより,より柔軟なサンプリングポイント割り当てを実現する機構である。 このようにして、3D LUTは、高非線形変換を必要とする色域の高密度サンプリングと、近線形変換のためのスパースサンプリングを行うことで、その能力を高めることができる。 提案したAdaIntは、3D LUT方式のコンパクトで効率的なプラグアンドプレイモジュールとして実装できる。 AdaIntのエンドツーエンド学習を可能にするために、AiLUT変換(Adaptive Interval LUT Transform)と呼ばれる新しい微分演算子を設計し、非一様3D LUTの入力色を特定し、サンプリング間隔の勾配を与える。 実験により、AdaIntを組み込んだメソッドは、2つの公開ベンチマークデータセットで最新性能を達成でき、オーバーヘッドは無視できる。 ソースコードはhttps://github.com/ImCharlesY/AdaInt.comで公開されています。

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