論文の概要: FLIGHT Mode On: A Feather-Light Network for Low-Light Image Enhancement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10889v1
- Date: Thu, 18 May 2023 11:37:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-19 15:35:31.429648
- Title: FLIGHT Mode On: A Feather-Light Network for Low-Light Image Enhancement
- Title（参考訳）: FLIGHTモードオン:低光画像強調のためのフェザーライトネットワーク
- Authors: Mustafa Ozcan, Hamza Ergezer, Mustafa Ayazaoglu
- Abstract要約: 低照度画像強調(LLIE)は、望まれる画像の知識が不足しているため、不適切な逆問題である。
本稿では,ニューラルネットワークブロックのシーケンスを用いたFLIGHT-Netという新しい手法を提案する。
当社の高効率ニューラルネットワークアーキテクチャは,25Kパラメータのみによる最先端のパフォーマンスを実現しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Low-light image enhancement (LLIE) is an ill-posed inverse problem due to the
lack of knowledge of the desired image which is obtained under ideal
illumination conditions. Low-light conditions give rise to two main issues: a
suppressed image histogram and inconsistent relative color distributions with
low signal-to-noise ratio. In order to address these problems, we propose a
novel approach named FLIGHT-Net using a sequence of neural architecture blocks.
The first block regulates illumination conditions through pixel-wise scene
dependent illumination adjustment. The output image is produced in the output
of the second block, which includes channel attention and denoising sub-blocks.
Our highly efficient neural network architecture delivers state-of-the-art
performance with only 25K parameters. The method's code, pretrained models and
resulting images will be publicly available.
- Abstract（参考訳）: 低照度画像強調(LLIE)は、理想照明条件下で得られる所望の画像の知識が不足しているため、不適切な逆問題である。
低照度条件は、抑制された画像ヒストグラムと信号対雑音比の低い相対色分布の2つの主要な問題を引き起こす。
これらの問題に対処するために,ニューラルネットワークブロックのシーケンスを用いたFLIGHT-Netという新しい手法を提案する。
第1ブロックは、画素単位のシーン依存照明調整により照明条件を制御する。
出力画像は、チャネルアテンションと減音サブブロックを含む第2ブロックの出力で生成される。
当社の高効率ニューラルネットワークアーキテクチャは,25Kパラメータだけで最先端のパフォーマンスを実現しています。
メソッドのコード、事前訓練されたモデル、そして結果のイメージが公開される。
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