Fugu-MT 論文翻訳(概要): DEFormer: DCT-driven Enhancement Transformer for Low-light Image and Dark Vision

論文の概要: DEFormer: DCT-driven Enhancement Transformer for Low-light Image and Dark Vision

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06941v1
Date: Wed, 13 Sep 2023 13:24:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-14 14:10:28.957085
Title: DEFormer: DCT-driven Enhancement Transformer for Low-light Image and Dark Vision
Title（参考訳）: DEFormer:低照度画像と暗視のためのDCT駆動強化トランス
Authors: Xiangchen Yin, Zhenda Yu, Xin Gao, Ran Ju, Xiao Sun, Xinyu Zhang
Abstract要約: ネットワークに新しい手がかりとして周波数を導入し、新しいDCT駆動拡張変換器(DEFormer)を提案する。まず、DCT処理と曲率に基づく周波数強調(CFE)を含む周波数拡張のための学習可能な周波数分岐(LFB)を提案する。さらに,RGB領域と周波数領域の差を低減するために,クロスドメイン融合(CDF)を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.50322099227639
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The goal of low-light image enhancement is to restore the color and details of the image and is of great significance for high-level visual tasks in autonomous driving. However, it is difficult to restore the lost details in the dark area by relying only on the RGB domain. In this paper we introduce frequency as a new clue into the network and propose a novel DCT-driven enhancement transformer (DEFormer). First, we propose a learnable frequency branch (LFB) for frequency enhancement contains DCT processing and curvature-based frequency enhancement (CFE). CFE calculates the curvature of each channel to represent the detail richness of different frequency bands, then we divides the frequency features, which focuses on frequency bands with richer textures. In addition, we propose a cross domain fusion (CDF) for reducing the differences between the RGB domain and the frequency domain. We also adopt DEFormer as a preprocessing in dark detection, DEFormer effectively improves the performance of the detector, bringing 2.1% and 3.4% improvement in ExDark and DARK FACE datasets on mAP respectively.
Abstract（参考訳）: 低照度画像強調の目標は、画像の色と詳細を復元することであり、自律運転における高レベル視覚タスクにおいて非常に重要である。しかし,rgbドメインのみに依存して暗黒領域の失われた詳細を復元することは困難である。本稿では,ネットワークに新たな手がかりとして周波数を導入し,新しいDCT駆動拡張トランス (DEFormer) を提案する。まず、DCT処理と曲率に基づく周波数強調(CFE)を含む周波数拡張のための学習可能な周波数分岐(LFB)を提案する。 CFEは、各チャネルの曲率を計算し、異なる周波数帯域の細部を表現し、より豊かなテクスチャを持つ周波数帯域に焦点を当てた周波数特徴を分割する。さらに,RGB領域と周波数領域の差を低減するために,クロスドメイン融合(CDF)を提案する。また,デフォーマをダーク検出の前処理として採用し,デフォーマは検出器の性能を効果的に向上させ,マップ上のexdarkとdark faceデータセットをそれぞれ2.1%,3.4%改善した。

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