論文の概要: Retinexformer: One-stage Retinex-based Transformer for Low-light Image Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06705v3
• Date: Thu, 26 Oct 2023 22:19:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-30 18:30:36.702802
• 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13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）: 96.09255345336639
• 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 thirteen benchmarks. The user study and application on low-light object detection also reveal the latent practical values of our method. Code, models, and results are available at https://github.com/caiyuanhao1998/Retinexformer
• 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13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、モデル、結果はhttps://github.com/caiyuanhao1998/retinexformerで入手できる。

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