論文の概要: Lightweight Image Enhancement Network for Mobile Devices Using Self-Feature Extraction and Dense Modulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.00853v1
• Date: Mon, 2 May 2022 12:35:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-03 16:35:48.964936
• Title: Lightweight Image Enhancement Network for Mobile Devices Using Self-Feature Extraction and Dense Modulation
• Title（参考訳）: 自己特徴抽出とDense Modulationを用いたモバイルデバイス用軽量画像強調ネットワーク
• Authors: Sangwook Baek, Yongsup Park, Youngo Park, Jungmin Lee, and Kwangpyo Choi
• Abstract要約: 低解像度の入力画像から細部、テクスチャ、構造情報を復元するために、軽量画像強調ネットワークを提案する。 提案するネットワークは,低画質画像から変調パラメータを生成する自己特徴抽出モジュールを含む。 実験結果は,定量評価と定性評価の両方の観点から,既存手法よりも優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9911248259437542
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Convolutional neural network (CNN) based image enhancement methods such as super-resolution and detail enhancement have achieved remarkable performances. However, amounts of operations including convolution and parameters within the networks cost high computing power and need huge memory resource, which limits the applications with on-device requirements. Lightweight image enhancement network should restore details, texture, and structural information from low-resolution input images while keeping their fidelity. To address these issues, a lightweight image enhancement network is proposed. The proposed network include self-feature extraction module which produces modulation parameters from low-quality image itself, and provides them to modulate the features in the network. Also, dense modulation block is proposed for unit block of the proposed network, which uses dense connections of concatenated features applied in modulation layers. Experimental results demonstrate better performance over existing approaches in terms of both quantitative and qualitative evaluations.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく超解像やディテールエンハンスメントなどの画像強調手法は、優れた性能を達成している。 しかし、畳み込みやパラメータを含むネットワーク内の操作の量は計算能力が高く、デバイス上で要求されるアプリケーションを制限する巨大なメモリリソースを必要とする。 軽量画像強調ネットワークは、忠実性を維持しつつ、低解像度入力画像から詳細、テクスチャ、構造情報を復元する必要がある。 この問題に対処するため,軽量画像強調ネットワークを提案する。 提案するネットワークは、低品質の画像自体から変調パラメータを生成し、ネットワークの特徴を変調する自己特徴抽出モジュールを含む。 また,変調層に適用される連結特徴の密結合を用いた,提案ネットワークの単位ブロックに対して,高密度変調ブロックを提案する。 実験結果は,定量評価と定性評価の両方の観点から,既存手法よりも優れた性能を示した。

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