論文の概要: TreEnhance: An Automatic Tree-Search Based Method for Low-Light Image Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.12639v1
• Date: Wed, 25 May 2022 10:33:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-26 15:29:37.464081
• Title: TreEnhance: An Automatic Tree-Search Based Method for Low-Light Image Enhancement
• Title（参考訳）: TreEnhance: 低照度画像強調のための自動木探索方式
• Authors: Marco Cotogni, Claudio Cusano
• Abstract要約: 本稿では、低照度画像強調のための自動方法であるTreEnhanceを提案する。 この方法は木探索理論、特にモンテカルロ木探索(MCTS)アルゴリズムと深い強化学習を組み合わせたものである。 TreEnhanceはイメージ解像度に制約を課さず、最小限のチューニングでさまざまなシナリオで使用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.617903764268157
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this paper we present TreEnhance, an automatic method for low-light image enhancement capable of improving the quality of digital images. The method combines tree search theory, and in particular the Monte Carlo Tree Search (MCTS) algorithm, with deep reinforcement learning. Given as input a low-light image, TreEnhance produces as output its enhanced version together with the sequence of image editing operations used to obtain it. The method repeatedly alternates two main phases. In the generation phase a modified version of MCTS explores the space of image editing operations and selects the most promising sequence. In the optimization phase the parameters of a neural network, implementing the enhancement policy, are updated. After training, two different inference solutions are proposed for the enhancement of new images: one is based on MCTS and is more accurate but more time and memory consuming; the other directly applies the learned policy and is faster but slightly less precise. Unlike other methods from the state of the art, TreEnhance does not pose any constraint on the image resolution and can be used in a variety of scenarios with minimal tuning. We tested the method on two datasets: the Low-Light dataset and the Adobe Five-K dataset obtaining good results from both a qualitative and a quantitative point of view.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,デジタル画像の品質向上が可能な低照度画像強調自動手法であるTreEnhanceを提案する。 この方法は木探索理論、特にモンテカルロ木探索(MCTS)アルゴリズムと深い強化学習を組み合わせたものである。 ローライト画像が入力されると、TreEnhanceはその拡張バージョンを出力として生成し、画像編集操作のシーケンスを出力する。 この方法は2つの主要なフェーズを繰り返す。 生成フェーズでは、MCTSの修正版が画像編集操作の空間を探索し、最も有望なシーケンスを選択する。 最適化フェーズでは、強化ポリシーを実装したニューラルネットワークのパラメータが更新される。 トレーニング後、2つの異なる推論ソリューションが新しい画像の強化のために提案されている: 1つはMCTSに基づいており、より正確であるが、時間とメモリの消費がより多く、もう1つは直接学習ポリシーを適用し、より速く、わずかに正確ではない。 最先端の他の方法とは異なり、TreEnhanceは画像解像度に制約を課さず、最小限のチューニングでさまざまなシナリオで使用することができる。 低照度データセットとadobe 5-kデータセットという2つのデータセットでこの手法をテストし、質的および定量的な観点から良い結果を得た。

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