論文の概要: UWFormer: Underwater Image Enhancement via a Semi-Supervised Multi-Scale Transformer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20210v4
- Date: Wed, 24 Apr 2024 12:26:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-26 23:37:50.392344
- Title: UWFormer: Underwater Image Enhancement via a Semi-Supervised Multi-Scale Transformer
- Title（参考訳）: UWFormer:半監督型マルチスケール変圧器による水中画像強調
- Authors: Weiwen Chen, Yingtie Lei, Shenghong Luo, Ziyang Zhou, Mingxian Li, Chi-Man Pun,
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.15238399758745
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Underwater images often exhibit poor quality, distorted color balance and low contrast due to the complex and intricate interplay of light, water, and objects. Despite the significant contributions of previous underwater enhancement techniques, there exist several problems that demand further improvement: (i) The current deep learning methods rely on Convolutional Neural Networks (CNNs) that lack the multi-scale enhancement, and global perception field is also limited. (ii) The scarcity of paired real-world underwater datasets poses a significant challenge, and the utilization of synthetic image pairs could lead to overfitting. To address the aforementioned problems, this paper introduces a Multi-scale Transformer-based Network called UWFormer for enhancing images at multiple frequencies via semi-supervised learning, in which we propose a Nonlinear Frequency-aware Attention mechanism and a Multi-Scale Fusion Feed-forward Network for low-frequency enhancement. Besides, we introduce a special underwater semi-supervised training strategy, where we propose a Subaqueous Perceptual Loss function to generate reliable pseudo labels. Experiments using full-reference and non-reference underwater benchmarks demonstrate that our method outperforms state-of-the-art methods in terms of both quantity and visual quality.
- Abstract（参考訳）: 水中画像は、光、水、物体の複雑な複雑な相互作用のため、品質が悪く、色バランスが歪んだり、コントラストが低かったりすることが多い。
従来の水中強化技術には大きな貢献があったが、さらなる改善を求める問題がいくつかある。
(i)現在のディープラーニング手法は、マルチスケールの強化を欠いた畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に依存しており、グローバルな知覚場も制限されている。
(II)実世界の水中データセットの不足は大きな課題となり、合成画像ペアの利用が過度に適合する可能性がある。
上記の問題に対処するため, 半教師付き学習による複数周波数画像の強調を行うUWFormerと呼ばれるマルチスケールトランスフォーマーネットワークを導入し, 低周波数強調のための非線形周波数認識アテンション機構とマルチスケールフュージョンフィードフォワードネットワークを提案する。
さらに,水中における半教師付き訓練戦略を導入し,疑似ラベルを生成するためのサブアキュースパーセプティカルロス関数を提案する。
完全参照型および非参照型水中ベンチマークを用いた実験により,本手法は,量および視覚的品質の両面で最先端の手法より優れていることが示された。
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