論文の概要: Enlighten-anything:When Segment Anything Model Meets Low-light Image Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10286v1
• Date: Sat, 17 Jun 2023 07:58:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-21 23:27:17.861853
• Title: Enlighten-anything:When Segment Anything Model Meets Low-light Image Enhancement
• Title（参考訳）: enlighten-anything:segment anythingモデルが低光度画像エンハンスメントを満たすとき
• Authors: Qihan Zhao, Xiaofeng Zhang, Hao Tang, Chaochen Gu, Shanying Zhu
• Abstract要約: Enlighten-anythingはSAMセグメンテーションのセグメンテーションのセグメンテーション意図を低照度画像に融合させ、視覚的知覚に優れた融合画像を得ることができる。 LOLデータセットを用いた実験により,PSNRでは3db,SSIMでは8dbが改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.465515252067437
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image restoration is a low-level visual task, and most CNN methods are designed as black boxes, lacking transparency and intrinsic aesthetics. Many unsupervised approaches ignore the degradation of visible information in low-light scenes, which will seriously affect the aggregation of complementary information and also make the fusion algorithm unable to produce satisfactory fusion results under extreme conditions. In this paper, we propose Enlighten-anything, which is able to enhance and fuse the semantic intent of SAM segmentation with low-light images to obtain fused images with good visual perception. The generalization ability of unsupervised learning is greatly improved, and experiments on LOL dataset are conducted to show that our method improves 3db in PSNR over baseline and 8 in SSIM. zero-shot learning of SAM introduces a powerful aid for unsupervised low-light enhancement. The source code of Rethink-Diffusion can be obtained from https://github.com/zhangbaijin/enlighten-anything
• Abstract（参考訳）: 画像復元は低レベルの視覚的タスクであり、ほとんどのCNN手法はブラックボックスとして設計されており、透明性と固有の美学に欠ける。 多くの教師なしのアプローチは、低照度シーンにおける可視情報の劣化を無視しており、これは補完的な情報の集約に深刻な影響を与え、極端な状況下ではフュージョンアルゴリズムが十分に融合結果を生成することができない。 本稿では,SAMセグメンテーションのセグメンテーションの意味的意図を低照度画像に拡張・融合し,視覚的知覚に優れた融合画像を得るエンライエンアリングを提案する。 教師なし学習の一般化能力は大幅に向上し,lolデータセットを用いた実験により,ベースラインよりもpsnrでは3db,ssimでは8dbの改善が確認された。 SAMのゼロショット学習は、教師なしの低照度向上のための強力な補助を提供する。 rethink-diffusionのソースコードはhttps://github.com/zhangbaijin/enlighten-anythingから入手できる。

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