論文の概要: Ultra-High-Definition Low-Light Image Enhancement: A Benchmark and Transformer-Based Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.11548v1
• Date: Thu, 22 Dec 2022 09:05:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-23 14:44:19.751440
• Title: Ultra-High-Definition Low-Light Image Enhancement: A Benchmark and Transformer-Based Method
• Title（参考訳）: 超高精細低光画像強調:ベンチマーク法と変圧器法
• Authors: Tao Wang, Kaihao Zhang, Tianrun Shen, Wenhan Luo, Bjorn Stenger, Tong Lu
• Abstract要約: 低照度画像強調(LLIE)の課題を考察し,4K解像度と8K解像度の画像からなる大規模データベースを導入する。 我々は、系統的なベンチマーク研究を行い、現在のLLIEアルゴリズムと比較する。 第2のコントリビューションとして,変換器をベースとした低照度化手法であるLLFormerを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.30748775681917
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As the quality of optical sensors improves, there is a need for processing large-scale images. In particular, the ability of devices to capture ultra-high definition (UHD) images and video places new demands on the image processing pipeline. In this paper, we consider the task of low-light image enhancement (LLIE) and introduce a large-scale database consisting of images at 4K and 8K resolution. We conduct systematic benchmarking studies and provide a comparison of current LLIE algorithms. As a second contribution, we introduce LLFormer, a transformer-based low-light enhancement method. The core components of LLFormer are the axis-based multi-head self-attention and cross-layer attention fusion block, which significantly reduces the linear complexity. Extensive experiments on the new dataset and existing public datasets show that LLFormer outperforms state-of-the-art methods. We also show that employing existing LLIE methods trained on our benchmark as a pre-processing step significantly improves the performance of downstream tasks, e.g., face detection in low-light conditions. The source code and pre-trained models are available at https://github.com/TaoWangzj/LLFormer.
• Abstract（参考訳）: 光センサーの品質が向上するにつれて、大規模な画像を処理する必要がある。 特に、デバイスが超高精細画像(UHD)をキャプチャし、ビデオが画像処理パイプラインに新しい要求を配置する能力がある。 本稿では,低照度画像強調(LLIE)の課題を考察し,4Kおよび8K解像度の画像からなる大規模データベースを提案する。 体系的なベンチマーク研究を行い,llieアルゴリズムの比較を行った。 第2の貢献として,変換器を用いた低光度強調手法であるllformerを提案する。 LLFormerのコアコンポーネントは軸ベースのマルチヘッド自己アテンションと層間アテンション融合ブロックである。 新しいデータセットと既存の公開データセットに関する大規模な実験は、LLFormerが最先端のメソッドより優れていることを示している。 また,我々のベンチマークでトレーニングした既存のllieメソッドを前処理ステップとして使用することで,低照度での顔検出など,下流タスクのパフォーマンスが大幅に向上することを示す。 ソースコードと事前訓練されたモデルはhttps://github.com/TaoWangzj/LLFormer.comで入手できる。

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