論文の概要: Self-Aligned Concave Curve: Illumination Enhancement for Unsupervised Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.03792v1
• Date: Fri, 7 Oct 2022 19:32:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-11 17:12:56.984487
• Title: Self-Aligned Concave Curve: Illumination Enhancement for Unsupervised Adaptation
• Title（参考訳）: 自己アライメントコンケーブ曲線:非教師なし適応のための照度向上
• Authors: Wenjing Wang, Zhengbo Xu, Haofeng Huang, Jiaying Liu
• Abstract要約: ハイレベルビジョンのための学習可能な照明強調モデルを提案する。 実際のカメラ応答関数にインスパイアされた照明強調関数は凹凸曲線であると仮定する。 我々のモデルアーキテクチャとトレーニングデザインは相互に恩恵を受け、強力な教師なし正規-低照度適応フレームワークを形成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.050270650417325
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Low light conditions not only degrade human visual experience, but also reduce the performance of downstream machine analytics. Although many works have been designed for low-light enhancement or domain adaptive machine analytics, the former considers less on high-level vision, while the latter neglects the potential of image-level signal adjustment. How to restore underexposed images/videos from the perspective of machine vision has long been overlooked. In this paper, we are the first to propose a learnable illumination enhancement model for high-level vision. Inspired by real camera response functions, we assume that the illumination enhancement function should be a concave curve, and propose to satisfy this concavity through discrete integral. With the intention of adapting illumination from the perspective of machine vision without task-specific annotated data, we design an asymmetric cross-domain self-supervised training strategy. Our model architecture and training designs mutually benefit each other, forming a powerful unsupervised normal-to-low light adaptation framework. Comprehensive experiments demonstrate that our method surpasses existing low-light enhancement and adaptation methods and shows superior generalization on various low-light vision tasks, including classification, detection, action recognition, and optical flow estimation. Project website: https://daooshee.github.io/SACC-Website/
• Abstract（参考訳）: 低照度条件は人間の視覚経験を劣化させるだけでなく、下流のマシン分析の性能も低下させる。 ローライト・エンハンスメントやドメインアダプティブ・マシン・アナリティクスのために多くの作品が設計されているが、前者はハイレベルなビジョンをあまり考えておらず、後者は画像レベルの信号調整の可能性を無視している。 マシンビジョンの観点から、未公開の画像やビデオを復元する方法は、長い間見過ごされてきた。 本稿では,高レベル視覚のための学習可能な照明強調モデルを提案する。 実カメラ応答関数に着想を得て、照明強調関数は凹凸曲線であるべきと仮定し、離散積分によりこの凹凸を満たすことを提案する。 タスク固有のアノテートデータを持たないマシンビジョンの観点から照明を適応させる目的で、非対称なクロスドメイン自己教師型トレーニング戦略を設計する。 我々のモデルアーキテクチャとトレーニングデザインは相互に恩恵を受け、強力な教師なし正規-低照度適応フレームワークを形成する。 包括的実験により,本手法は既存の低照度向上・適応手法を超越し,分類,検出,動作認識,光フロー推定など,様々な低照度視覚タスクに優れた一般化を示す。 プロジェクトウェブサイト: https://daooshee.github.io/SACC-Website/

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