論文の概要: Synergistic Multiscale Detail Refinement via Intrinsic Supervision for Underwater Image Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11932v2
• Date: Thu, 14 Dec 2023 13:29:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-16 04:17:23.775541
• Title: Synergistic Multiscale Detail Refinement via Intrinsic Supervision for Underwater Image Enhancement
• Title（参考訳）: 水中画像強調のための固有スーパービジョンによる相乗的マルチスケールディテール微細化
• Authors: Dehuan Zhang, Jingchun Zhou, ChunLe Guo, Weishi Zhang, Chongyi Li
• Abstract要約: マルチステージを含む水中シーンの細部を高度化するための内在監視(SMDR-IS)を提案する。 ASISFモジュールは、多段劣化段階における特徴伝達を正確に制御し、ガイドすることができる。 Bifocal Intrinsic-Context Attention Module (BICA) は画像中のマルチスケールシーン情報を効率的に活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.208417033777415
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visually restoring underwater scenes primarily involves mitigating interference from underwater media. Existing methods ignore the inherent scale-related characteristics in underwater scenes. Therefore, we present the synergistic multi-scale detail refinement via intrinsic supervision (SMDR-IS) for enhancing underwater scene details, which contain multi-stages. The low-degradation stage from the original images furnishes the original stage with multi-scale details, achieved through feature propagation using the Adaptive Selective Intrinsic Supervised Feature (ASISF) module. By using intrinsic supervision, the ASISF module can precisely control and guide feature transmission across multi-degradation stages, enhancing multi-scale detail refinement and minimizing the interference from irrelevant information in the low-degradation stage. In multi-degradation encoder-decoder framework of SMDR-IS, we introduce the Bifocal Intrinsic-Context Attention Module (BICA). Based on the intrinsic supervision principles, BICA efficiently exploits multi-scale scene information in images. BICA directs higher-resolution spaces by tapping into the insights of lower-resolution ones, underscoring the pivotal role of spatial contextual relationships in underwater image restoration. Throughout training, the inclusion of a multi-degradation loss function can enhance the network, allowing it to adeptly extract information across diverse scales. When benchmarked against state-of-the-art methods, SMDR-IS consistently showcases superior performance. The code is publicly available at: https://github.com/zhoujingchun03/SMDR-IS.
• Abstract（参考訳）: 視覚的な水中のシーンは、主に水中メディアからの干渉を緩和する。 既存の手法は水中のシーンに固有のスケール関連特性を無視する。 そこで本研究では,複数ステージを含む水中シーンの細部を拡張すべく,内在的監督(smdr-is)による相乗的多スケール詳細化を提案する。 原画像からの低分解段階は、Adaptive Selective Intrinsic Supervised Feature (ASISF)モジュールを使用して特徴伝搬によって達成された、複数のスケールの詳細を原ステージに付与する。 ASISFモジュールは、内在的な監視を用いることで、多段劣化段階における特徴伝達を正確に制御し、誘導し、マルチスケールの細部改善を強化し、低劣化段階における無関係情報からの干渉を最小限にする。 SMDR-ISのマルチデグレーションエンコーダ・デコーダ・フレームワークにおいて,BICA(Bifocal Intrinsic-Context Attention Module)を導入する。 BICAは、本質的な監督原理に基づいて、画像内のマルチスケールシーン情報を効率的に活用する。 BICAは高解像度空間を低解像度空間の洞察に触発し、水中画像復元における空間的文脈関係の重要な役割を浮き彫りにする。 トレーニングを通じて、多変量損失関数が組み込まれれば、ネットワークが強化され、多様なスケールで情報を取り出すことができる。 最先端の手法に対してベンチマークすると、SMDR-ISは一貫して優れた性能を示す。 コードは、https://github.com/zhoujingchun03/SMDR-ISで公開されている。

関連論文リスト

• Boosting Visual Recognition in Real-world Degradations via Unsupervised Feature Enhancement Module with Deep Channel Prior [22.323789227447755]
  霧、低照度、動きのぼかしは画像の品質を低下させ、自動運転の安全性を脅かす。 本研究は、劣化した視覚認識のための新しいDeep Channel Prior (DCP)を提案する。 これに基づいて、教師なし特徴補正を実現するために、新しいプラグアンドプレイunsupervised Feature Enhancement Module (UFEM)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-02T07:16:56Z)
• DGNet: Dynamic Gradient-Guided Network for Water-Related Optics Image Enhancement [77.0360085530701]
  水中画像強調(UIE)は、水中環境によって引き起こされる複雑な劣化のために難しい課題である。 従来の手法では、劣化過程を理想化し、中音や物体の動きが画像の特徴の分布に与える影響を無視することが多い。 提案手法では,予測画像を用いて疑似ラベルを動的に更新し,動的勾配を加えてネットワークの勾配空間を最適化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-12T06:07:21Z)
• UWFormer: Underwater Image Enhancement via a Semi-Supervised Multi-Scale Transformer [26.15238399758745]
  水中画像は、品質が悪く、色調が歪んだり、コントラストが低かったりすることが多い。 現在のディープラーニング手法は、マルチスケール拡張に欠けるニューラル畳み込みネットワーク(CNN)に依存している。 半教師付き学習によって複数の周波数の画像を拡張するためのマルチスケールトランスフォーマーベースネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-31T06:19:09Z)
• Semantic-aware Texture-Structure Feature Collaboration for Underwater Image Enhancement [58.075720488942125]
  水中画像の強調は海洋工学や水生ロボット工学において重要な技術として注目されている。 我々は,高レベルな意味認識事前学習モデルと協調して,効率的でコンパクトな拡張ネットワークを開発する。 また,提案手法を水中の有意な物体検出タスクに適用し,高レベルの視覚タスクに適した意味認識能力を明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-19T07:50:34Z)
• SGUIE-Net: Semantic Attention Guided Underwater Image Enhancement with Multi-Scale Perception [18.87163028415309]
  そこで我々はSGUIE-Netと呼ばれる新しい水中画像強調ネットワークを提案する。 一般的な意味領域を共有する様々な画像に対して,意味情報を高レベルなガイダンスとして導入する。 この戦略は、異なるセマンティックオブジェクトに対する堅牢で視覚的に快適な拡張を実現するのに役立ちます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-08T14:03:24Z)
• High-resolution Depth Maps Imaging via Attention-based Hierarchical Multi-modal Fusion [84.24973877109181]
  誘導DSRのための新しい注意に基づく階層型マルチモーダル融合ネットワークを提案する。 本手法は,再現精度,動作速度,メモリ効率の点で最先端手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-04T03:28:33Z)
• Underwater Image Enhancement via Learning Water Type Desensitized Representations [29.05252230912826]
  本稿では,これらの課題に対処するため,SCNetと呼ばれる新しい水中画像強調(UIE)フレームワークを提案する。 SCNetは、空間次元とチャネル次元の両方にわたる正規化スキームに基づいており、水型脱感応特徴を学習する鍵となるアイデアである。 2つの実世界のUIEデータセットによる実験結果から,提案手法は多様な水型で画像の強化に有効であることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-01T07:34:54Z)
• Learning Enriched Features for Real Image Restoration and Enhancement [166.17296369600774]
  畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、画像復元作業における従来のアプローチよりも劇的に改善されている。 ネットワーク全体を通して空間的精度の高い高解像度表現を維持することを目的とした,新しいアーキテクチャを提案する。 提案手法は,高解像度の空間的詳細を同時に保存しながら,複数のスケールからの文脈情報を組み合わせた豊富な特徴集合を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-15T11:04:30Z)
• ADRN: Attention-based Deep Residual Network for Hyperspectral Image Denoising [52.01041506447195]
  ノイズの多いHSIからクリーンなHSIへのマッピングを学習するために,注目に基づくディープ残差ネットワークを提案する。 実験の結果,提案手法は定量的および視覚的評価において最先端の手法よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-04T08:36:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。