論文の概要: Bilevel Generative Learning for Low-Light Vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03381v1
• Date: Mon, 7 Aug 2023 07:59:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-08 14:32:42.624355
• Title: Bilevel Generative Learning for Low-Light Vision
• Title（参考訳）: 低照度ビジョンのためのバイレベル生成学習
• Authors: Yingchi Liu, Zhu Liu, Long Ma, Jinyuan Liu, Xin Fan, Zhongxuan Luo, Risheng Liu
• Abstract要約: 本稿では、RAWからRGB領域へのデータ変換のための生成ブロックを導入することで、汎用的な低照度ビジョンソリューションを提案する。 この新しいアプローチは、フィールドにおける最初のデータ生成を明示的に表現することで、多様な視覚問題を結合する。 そこで我々は,新しい二段階生成学習パラダイムを取得するために,低コストと高精度の異なる目標を目標とする2種類の学習戦略を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.77933848939327
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, there has been a growing interest in constructing deep learning schemes for Low-Light Vision (LLV). Existing techniques primarily focus on designing task-specific and data-dependent vision models on the standard RGB domain, which inherently contain latent data associations. In this study, we propose a generic low-light vision solution by introducing a generative block to convert data from the RAW to the RGB domain. This novel approach connects diverse vision problems by explicitly depicting data generation, which is the first in the field. To precisely characterize the latent correspondence between the generative procedure and the vision task, we establish a bilevel model with the parameters of the generative block defined as the upper level and the parameters of the vision task defined as the lower level. We further develop two types of learning strategies targeting different goals, namely low cost and high accuracy, to acquire a new bilevel generative learning paradigm. The generative blocks embrace a strong generalization ability in other low-light vision tasks through the bilevel optimization on enhancement tasks. Extensive experimental evaluations on three representative low-light vision tasks, namely enhancement, detection, and segmentation, fully demonstrate the superiority of our proposed approach. The code will be available at https://github.com/Yingchi1998/BGL.
• Abstract（参考訳）: 近年,低照度ビジョン(LLV)のためのディープラーニングスキームの構築への関心が高まっている。 既存の技術は主にタスク固有およびデータ依存のビジョンモデルを標準RGBドメインで設計することに焦点を当てている。 本研究では,rawからrgbドメインへデータを変換する生成ブロックを導入することで,汎用的な低光度視覚ソリューションを提案する。 この新しいアプローチは、フィールドにおける最初のデータ生成を明示的に表現することで、多様な視覚問題を結合する。 生成手順とビジョンタスクとの潜在対応を正確に特徴付けるため、上位レベルとして定義される生成ブロックのパラメータと下位レベルとして定義されたビジョンタスクのパラメータとを両層モデルとする。 さらに,新しい二段階生成学習パラダイムを得るために,目標の異なる2種類の学習戦略,すなわち低コストと高精度を開発する。 生成ブロックは、強化タスクのバイレベル最適化を通じて、他の低照度視覚タスクにおいて強力な一般化能力を持つ。 提案手法の優位性を示すために,3つの代表的な低照度視覚課題,すなわち強調,検出,セグメンテーションの総合的評価を行った。 コードはhttps://github.com/Yingchi1998/BGLで入手できる。

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