論文の概要: SLLEN: Semantic-aware Low-light Image Enhancement Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11571v1
• Date: Mon, 21 Nov 2022 15:29:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 21:28:10.740030
• Title: SLLEN: Semantic-aware Low-light Image Enhancement Network
• Title（参考訳）: sllen: 意味認識による低光度画像強調ネットワーク
• Authors: Mingye Ju, Charles A. Guo, Chuheng Chen, Jinshan Pan, Jinhui Tang, and Dacheng Tao
• Abstract要約: 低照度画像強調のための2分岐意味認識LLEネットワーク(SLLEN)を開発した。 一つのブランチでは、HSFを低レベル機能に統合するためのアテンションメカニズムを利用する。 他方のブランチでは、低レベルの特徴の調整をガイドするためにIEFを抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 123.44639609889802
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: How to effectively explore semantic feature is vital for low-light image enhancement (LLE). Existing methods usually utilize the semantic feature that is only drawn from the semantic map produced by high-level semantic segmentation network (SSN). However, if the semantic map is not accurately estimated, it would affect the high-level semantic feature (HSF) extraction, which accordingly interferes with LLE. In this paper, we develop a simple yet effective two-branch semantic-aware LLE network (SLLEN) that neatly integrates the random intermediate embedding feature (IEF) (i.e., the information extracted from the intermediate layer of semantic segmentation network) together with the HSF into a unified framework for better LLE. Specifically, for one branch, we utilize an attention mechanism to integrate HSF into low-level feature. For the other branch, we extract IEF to guide the adjustment of low-level feature using nonlinear transformation manner. Finally, semantic-aware features obtained from two branches are fused and decoded for image enhancement. It is worth mentioning that IEF has some randomness compared to HSF despite their similarity on semantic characteristics, thus its introduction can allow network to learn more possibilities by leveraging the latent relationships between the low-level feature and semantic feature, just like the famous saying "God rolls the dice" in Physics Nobel Prize 2022. Comparisons between the proposed SLLEN and other state-of-the-art techniques demonstrate the superiority of SLLEN with respect to LLE quality over all the comparable alternatives.
• Abstract（参考訳）: 低照度画像強調(LLE)には,意味的特徴を効果的に探索する方法が不可欠である。 既存の手法は通常、高レベルセマンティックセグメンテーションネットワーク(SSN)によって生成されたセマンティックマップからのみ引き出されるセマンティック機能を利用する。 しかし、セマンティックマップが正確に推定されていない場合、LLEに干渉するハイレベルセマンティック特徴抽出(HSF)に影響を与える。 本稿では, セマンティックセグメンテーションネットワークの中間層から抽出した情報を, HSFとともに, ランダムな中間埋め込み機能(IEF)を, より優れたLLEを実現するための統一フレームワークに統合する, シンプルかつ効果的な2分岐セマンティックアウェアLLEネットワーク(SLLEN)を開発した。 具体的には,HSFを低レベル機能に統合するための注意機構を利用する。 他方では,非線形変換手法を用いて低レベル特徴の調整を導くために ief を抽出する。 最後に、2つの枝から得られる意味認識機能を融合し、画像強調のためにデコードする。 IEFは、意味的特徴に類似しているにもかかわらず、HSFと比較してランダム性があるため、その導入により、2022年のノーベル物理学賞の「神がサイコロを巻く」という有名な言葉と同じように、低レベル特徴と意味的特徴の間の潜む関係を活用することで、ネットワークがより多くの可能性を学ぶことができる。 提案したSLLENと他の最先端技術との比較は、SLLENのLLE品質に対する優位性を示している。

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