論文の概要: MIMT: Multi-Illuminant Color Constancy via Multi-Task Local Surface and Light Color Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.08772v3
• Date: Tue, 22 Aug 2023 19:45:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-24 18:59:41.581285
• Title: MIMT: Multi-Illuminant Color Constancy via Multi-Task Local Surface and Light Color Learning
• Title（参考訳）: MIMT:マルチタスク局所表面と光色学習による多光色濃度
• Authors: Shuwei Li, Jikai Wang, Michael S. Brown, Robby T. Tan
• Abstract要約: 単一入力画像における複数の光色を割引するマルチタスク学習手法を提案する。 複数の光色条件下で局所的な表面/光色をより正確に表現するために,我々は新しいマルチタスク学習フレームワークを設計する。 本モデルでは,マルチイルミナントデータセット上で,最先端のマルチイルミナントカラーコンステンシー法と比較して47.1%の改善を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.72878256074646
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The assumption of a uniform light color distribution is no longer applicable in scenes that have multiple light colors. Most color constancy methods are designed to deal with a single light color, and thus are erroneous when applied to multiple light colors. The spatial variability in multiple light colors causes the color constancy problem to be more challenging and requires the extraction of local surface/light information. Motivated by this, we introduce a multi-task learning method to discount multiple light colors in a single input image. To have better cues of the local surface/light colors under multiple light color conditions, we design a novel multi-task learning framework. Our framework includes auxiliary tasks of achromatic-pixel detection and surface-color similarity prediction, providing better cues for local light and surface colors, respectively. Moreover, to ensure that our model maintains the constancy of surface colors regardless of the variations of light colors, a novel local surface color feature preservation scheme is developed. We demonstrate that our model achieves 47.1% improvement (from 4.69 mean angular error to 2.48) compared to a state-of-the-art multi-illuminant color constancy method on a multi-illuminant dataset (LSMI).
• Abstract（参考訳）: 均一な光色分布の仮定は、複数の光色を持つシーンではもはや適用できない。 ほとんどの色構成法は単一の光色を扱うように設計されており、複数の光色に当てはまると誤認する。 複数の光色の空間変動は、色構成問題をより困難にし、局所的な表面/光情報の抽出を必要とする。 そこで本研究では,単一入力画像における複数の光色を割引するマルチタスク学習手法を提案する。 複数の光色条件下で局所的な表面/光色をより正確に表現するために,我々は新しいマルチタスク学習フレームワークを設計する。 提案手法は,無彩色画素検出と表面色類似度予測の補助タスクを含み,それぞれ局所光と表面色に対するより良い手がかりを提供する。 また,このモデルが光色の変動に拘わらず表面色の構成性を維持するために,新しい局所色特徴保存手法が開発されている。 本研究では,マルチilluminant dataset (lsmi) における最先端のマルチilluminant color constancy法と比較して,47.1%の改善(平均角誤差4.69から2.48)を実現した。

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