論文の概要: Retinexformer: One-stage Retinex-based Transformer for Low-light Image
Enhancement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06705v1
- Date: Sun, 12 Mar 2023 16:54:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-14 17:17:24.690776
- Title: Retinexformer: One-stage Retinex-based Transformer for Low-light Image
Enhancement
- Title(参考訳): retinexformer:低光度画像強調用1段retinexベースのトランス
- Authors: Yuanhao Cai, Hao Bian, Jing Lin, Haoqian Wang, Radu Timofte, Yulun
Zhang
- Abstract要約: 低照度画像の高精細化のために,原理化された1段Retinex-based Framework (ORF) を定式化する。
ORFはまず照明情報を推定し、低照度画像を照らす。
我々のアルゴリズムであるRetinexformerは、7つのベンチマークで最先端の手法を大幅に上回っている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 88.6907404647824
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: When enhancing low-light images, many deep learning algorithms are based on
the Retinex theory. However, the Retinex model does not consider the
corruptions hidden in the dark or introduced by the light-up process. Besides,
these methods usually require a tedious multi-stage training pipeline and rely
on convolutional neural networks, showing limitations in capturing long-range
dependencies. In this paper, we formulate a simple yet principled One-stage
Retinex-based Framework (ORF). ORF first estimates the illumination information
to light up the low-light image and then restores the corruption to produce the
enhanced image. We design an Illumination-Guided Transformer (IGT) that
utilizes illumination representations to direct the modeling of non-local
interactions of regions with different lighting conditions. By plugging IGT
into ORF, we obtain our algorithm, Retinexformer. Comprehensive quantitative
and qualitative experiments demonstrate that our Retinexformer significantly
outperforms state-of-the-art methods on seven benchmarks. The user study and
application on low-light object detection also reveal the latent practical
values of our method. Codes and pre-trained models will be released.
- Abstract(参考訳): 低照度画像を強化する場合、多くのディープラーニングアルゴリズムはretinex理論に基づいている。
しかし、Retinexモデルは、暗黒に隠されたり、ライトアッププロセスによって導入された汚職を考慮していない。
さらに、これらの手法は通常、面倒なマルチステージトレーニングパイプラインを必要とし、畳み込みニューラルネットワークに依存し、長距離依存関係をキャプチャする際の制限を示す。
本稿では,単純な一段階Retinex-based Framework (ORF) を定式化する。
ORFはまず照明情報を推定し、低照度画像を照らす。
我々は照明表現を利用した照明誘導変換器(IGT)を設計し、照明条件の異なる領域の非局所的な相互作用をモデル化する。
IGTをORFに接続することで、我々のアルゴリズムであるRetinexformerを得る。
我々のRetinexformerは7つのベンチマークで最先端の手法を大幅に上回っている。
低照度物体検出のユーザスタディと応用により,本手法の実用的価値も明らかにした。
コードと事前訓練されたモデルがリリースされる。
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