論文の概要: Neural Color Operators for Sequential Image Retouching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.08080v1
• Date: Sun, 17 Jul 2022 05:33:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-20 07:25:57.280787
• Title: Neural Color Operators for Sequential Image Retouching
• Title（参考訳）: 連続画像修正のためのニューラルカラー演算子
• Authors: Yili Wang, Xin Li, Kun Xu, Dongliang He, Qi Zhang, Fu Li, Errui Ding
• Abstract要約: 本稿では,新たに導入したトレーニング可能なニューラルカラー演算子のシーケンスとして,リタッチ処理をモデル化して,新しい画像リタッチ手法を提案する。 ニューラルカラー演算子は、従来のカラー演算子の振舞いを模倣し、その強度をスカラーで制御しながらピクセルワイズな色変換を学習する。 定量的な測定と視覚的品質の両面で,SOTA法と比較して常に最良の結果が得られている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.99812889713773
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a novel image retouching method by modeling the retouching process as performing a sequence of newly introduced trainable neural color operators. The neural color operator mimics the behavior of traditional color operators and learns pixelwise color transformation while its strength is controlled by a scalar. To reflect the homomorphism property of color operators, we employ equivariant mapping and adopt an encoder-decoder structure which maps the non-linear color transformation to a much simpler transformation (i.e., translation) in a high dimensional space. The scalar strength of each neural color operator is predicted using CNN based strength predictors by analyzing global image statistics. Overall, our method is rather lightweight and offers flexible controls. Experiments and user studies on public datasets show that our method consistently achieves the best results compared with SOTA methods in both quantitative measures and visual qualities. The code and data will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,新たに導入された学習可能なニューラルカラーオペレータのシーケンスとして,リタッチ処理をモデル化し,新しい画像リタッチ法を提案する。 ニューラルカラー演算子は、従来のカラー演算子の振舞いを模倣し、その強度をスカラーで制御しながらピクセルワイズ色変換を学ぶ。 色作用素の同型性を反映するため、同変写像を用い、非線型色変換を高次元空間におけるはるかに単純な変換(すなわち変換)にマッピングするエンコーダ・デコーダ構造を採用する。 グローバル画像統計解析により、cnnベースの強度予測器を用いて各ニューラルカラーオペレータのスカラー強度を予測する。 全体的に、我々の方法は比較的軽量であり、柔軟な制御を提供する。 公開データセットに対する実験とユーザスタディにより,本手法は定量的測定と視覚的品質の両方において,SOTA法と比較して常に最良の結果が得られることが示された。 コードとデータは公開される予定だ。

関連論文リスト

• Multispectral Texture Synthesis using RGB Convolutional Neural Networks [2.3213238782019316]
  最先端のRGBテクスチャ合成アルゴリズムは、深い特徴の統計によって計算されるスタイル距離に依存している。 本稿では,これらの手法をマルチスペクトルイメージングに拡張する2つの方法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T13:49:54Z)
• Transforming Color: A Novel Image Colorization Method [8.041659727964305]
  本稿では,色変換器とGANを用いた画像カラー化手法を提案する。 提案手法は,グローバルな情報を取得するためのトランスフォーマーアーキテクチャと,視覚的品質を改善するためのGANフレームワークを統合する。 実験の結果,提案するネットワークは,他の最先端のカラー化技術よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-07T07:23:42Z)
• Color Equivariant Convolutional Networks [50.655443383582124]
  CNNは、偶然に記録された条件によって導入された色の変化の間にデータ不均衡がある場合、苦労する。 カラースペクトル間の形状特徴共有を可能にする新しいディープラーニングビルディングブロックであるカラー等変畳み込み(CEConvs)を提案する。 CEConvsの利点は、様々なタスクに対するダウンストリーム性能と、列車-テストの分散シフトを含む色の変化に対するロバスト性の改善である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-30T09:18:49Z)
• Incorporating Ensemble and Transfer Learning For An End-To-End Auto-Colorized Image Detection Model [0.0]
  本稿では,移動学習とアンサンブル学習の利点を組み合わせた新たな手法を提案する。 提案したモデルは、94.55%から99.13%の精度で有望な結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-25T19:22:57Z)
• Neural Preset for Color Style Transfer [46.66925849502683]
  本稿では,既存のカラースタイル転送手法の限界に対処するニューラルプレセット手法を提案する。 提案手法は2つのコア設計に基づいており,まず,各画素に対して連続的に動作する決定論的ニューラルカラーマッピング(DNCM)を提案する。 第2に、タスクをカラー正規化とスタイル化に分割することで、2段階のパイプラインを構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-23T17:59:10Z)
• Permutation Equivariant Neural Functionals [92.0667671999604]
  この研究は、他のニューラルネットワークの重みや勾配を処理できるニューラルネットワークの設計を研究する。 隠れた層状ニューロンには固有の順序がないため, 深いフィードフォワードネットワークの重みに生じる置換対称性に着目する。 実験の結果, 置換同変ニューラル関数は多種多様なタスクに対して有効であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-27T18:52:38Z)
• Name Your Colour For the Task: Artificially Discover Colour Naming via Colour Quantisation Transformer [62.75343115345667]
  そこで本研究では,色空間を定量化しつつ,画像上での認識を維持しつつ,色空間を定量化する新しい色量子化変換器CQFormerを提案する。 人工色システムと人間の言語における基本色用語との一貫性のある進化パターンを観察する。 我々のカラー量子化法は、画像記憶を効果的に圧縮する効率的な量子化法も提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-07T03:39:18Z)
• Detecting Recolored Image by Spatial Correlation [60.08643417333974]
  画像のリカラー化は、画像の色値を操作して新しいスタイルを与える、新たな編集技術である。 本稿では,空間相関の観点から,従来型と深層学習による再色検出の汎用的検出能力を示す解を探索する。 提案手法は,複数のベンチマークデータセット上での最先端検出精度を実現し,未知の種類の再色法を適切に一般化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-23T01:54:06Z)
• Structure-Preserving Multi-Domain Stain Color Augmentation using Style-Transfer with Disentangled Representations [0.9051352746190446]
  HistAuGANは、様々な現実的な組織学の染色色をシミュレートできるため、トレーニング中にニューラルネットワークの染色が不変になる。 画像から画像への変換のためのGAN(generative adversarial network)に基づいて,画像の内容,すなわち形態的組織構造を染色色属性から切り離す。 複数のドメインでトレーニングすることができるため、スライド作成および撮像プロセスで導入された他のドメイン固有のバリエーションと同様に、異なる染色色をカバーできることを学ぶことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-26T17:52:39Z)
• Supervised and Unsupervised Learning of Parameterized Color Enhancement [112.88623543850224]
  我々は、教師なし学習と教師なし学習の両方を用いて、画像翻訳タスクとしての色強調の問題に取り組む。 我々は,MIT-Adobe FiveKベンチマークにおいて,教師付き(ペアデータ)と教師なし(ペアデータ)の2つの画像強調手法と比較して,最先端の結果が得られた。 20世紀初頭の写真や暗黒ビデオフレームに応用することで,本手法の一般化能力を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-30T13:57:06Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。