論文の概要: Low-light Enhancement Method Based on Attention Map Net

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09330v1
• Date: Fri, 19 Aug 2022 13:18:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-22 17:29:49.123847
• Title: Low-light Enhancement Method Based on Attention Map Net
• Title（参考訳）: 注意マップネットに基づく低光度強調法
• Authors: Mengfei Wu, Xucheng Xue, Taiji Lan, Xinwei Xu
• Abstract要約: 低照度画像強調は、複雑な視覚タスクにおいて重要な前処理タスクである。 ターゲット検出、画像セグメンテーション、画像認識の結果はすべて、画像強調の影響によって直接影響を受ける。 我々は、U-Netを主構造とし、様々な注意機構をソリューションとして組み込んだBrightenNetと呼ばれる改良されたネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2158275183241178
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Low-light image enhancement is a crucial preprocessing task for some complex vision tasks. Target detection, image segmentation, and image recognition outcomes are all directly impacted by the impact of image enhancement. However, the majority of the currently used image enhancement techniques do not produce satisfactory outcomes, and these enhanced networks have relatively weak robustness. We suggest an improved network called BrightenNet that uses U-Net as its primary structure and incorporates a number of different attention mechanisms as a solution to this issue. In a specific application, we employ the network as the generator and LSGAN as the training framework to achieve better enhancement results. We demonstrate the validity of the proposed network BrightenNet in the experiments that follow in this paper. The results it produced can both preserve image details and conform to human vision standards.
• Abstract（参考訳）: 低照度画像強調は、複雑な視覚タスクにおいて重要な前処理タスクである。 ターゲット検出、画像分割、画像認識の結果はすべて、画像強調の影響によって直接影響を受ける。 しかし、現在使われている画像強調技術の大部分は良好な結果をもたらしておらず、これらの強化されたネットワークは比較的弱い。 我々は,U-Netを主構造とし,この問題の解決策として多くの異なる注意機構を組み込んだBrightenNetと呼ばれる改良されたネットワークを提案する。 特定のアプリケーションでは、ネットワークをジェネレータとして、LSGANをトレーニングフレームワークとして使い、より良い拡張結果を得る。 本稿では,提案するネットワーク BrightenNet の有効性について述べる。 生成した結果は、画像の詳細を保存でき、人間の視覚基準に準拠することができる。

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