論文の概要: Fearless Luminance Adaptation: A Macro-Micro-Hierarchical Transformer for Exposure Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00872v1
• Date: Sat, 2 Sep 2023 09:07:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 00:35:56.794955
• Title: Fearless Luminance Adaptation: A Macro-Micro-Hierarchical Transformer for Exposure Correction
• Title（参考訳）: fearless luminance adaptation: 露光補正のためのマクロマイクロ階層トランス
• Authors: Gehui Li, Jinyuan Liu, Long Ma, Zhiying Jiang, Xin Fan, Risheng Liu
• Abstract要約: 単一のニューラルネットワークは、すべての露光問題に対処することが難しい。 特に、コンボリューションは、極端に過度に露出した領域における忠実な色や詳細を復元する能力を妨げる。 本稿では,マクロマイクロ階層変換器を提案する。マクロマイクロ階層変換器は,長距離依存を捉えるマクロアテンション,局所特徴を抽出するマイクロアテンション,粗大な修正のための階層構造を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.5397271106534
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Photographs taken with less-than-ideal exposure settings often display poor visual quality. Since the correction procedures vary significantly, it is difficult for a single neural network to handle all exposure problems. Moreover, the inherent limitations of convolutions, hinder the models ability to restore faithful color or details on extremely over-/under- exposed regions. To overcome these limitations, we propose a Macro-Micro-Hierarchical transformer, which consists of a macro attention to capture long-range dependencies, a micro attention to extract local features, and a hierarchical structure for coarse-to-fine correction. In specific, the complementary macro-micro attention designs enhance locality while allowing global interactions. The hierarchical structure enables the network to correct exposure errors of different scales layer by layer. Furthermore, we propose a contrast constraint and couple it seamlessly in the loss function, where the corrected image is pulled towards the positive sample and pushed away from the dynamically generated negative samples. Thus the remaining color distortion and loss of detail can be removed. We also extend our method as an image enhancer for low-light face recognition and low-light semantic segmentation. Experiments demonstrate that our approach obtains more attractive results than state-of-the-art methods quantitatively and qualitatively.
• Abstract（参考訳）: 理想的でない露出設定で撮影された写真は、しばしば視覚品質が悪い。 補正手順は大きく異なるため、単一のニューラルネットワークが全ての露光問題を処理するのは困難である。 さらに、畳み込みの固有の制限は、モデルが極めて過度に露出した領域の忠実な色や詳細を復元する能力を妨げる。 これらの制約を克服するために, 長距離依存性を捉えるためのマクロ注意, 局所特徴を抽出するマイクロ注意, 粗・細補正のための階層構造からなるマクロマイクロ階層トランスを提案する。 特に、相補的なマクロマイクロアテンションデザインは、グローバルな相互作用を可能にしながら、局所性を高める。 階層構造により、ネットワークは異なるスケール層の露光誤差を層ごとに補正することができる。 さらに、コントラスト制約を提案し、それを損失関数にシームレスに結合し、補正した画像を正のサンプルにプルし、動的に生成された負のサンプルからプッシュする。 これにより、残色歪みや詳細の喪失を除去することができる。 また,低照度顔認識と低照度セマンティクスセグメンテーションのための画像エンハンサーとして拡張した。 実験により,本手法は最先端手法よりも定量的かつ定性的に,より魅力的な結果が得られることが示された。

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