論文の概要: Improving Low-Light Image Recognition Performance Based on Image-adaptive Learnable Module

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06438v1
• Date: Fri, 12 Jan 2024 08:18:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 20:11:08.900280
• Title: Improving Low-Light Image Recognition Performance Based on Image-adaptive Learnable Module
• Title（参考訳）: 画像適応型学習モジュールによる低照度画像認識性能の向上
• Authors: Seitaro Ono, Yuka Ogino, Takahiro Toizumi, Atsushi Ito, Masato Tsukada
• Abstract要約: 本研究では,低照度条件下での認識モデルの性能向上について述べる。 入力画像に適切な画像処理を適用する画像適応学習モジュールを提案する。 提案手法は,フロントエンドフィルタとして容易に統合することにより,低照度条件下での認識性能の向上を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5312303275762104
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, significant progress has been made in image recognition technology based on deep neural networks. However, improving recognition performance under low-light conditions remains a significant challenge. This study addresses the enhancement of recognition model performance in low-light conditions. We propose an image-adaptive learnable module which apply appropriate image processing on input images and a hyperparameter predictor to forecast optimal parameters used in the module. Our proposed approach allows for the enhancement of recognition performance under low-light conditions by easily integrating as a front-end filter without the need to retrain existing recognition models designed for low-light conditions. Through experiments, our proposed method demonstrates its contribution to enhancing image recognition performance under low-light conditions.
• Abstract（参考訳）: 近年,深層ニューラルネットワークに基づく画像認識技術が大きな進歩を遂げている。 しかし、低照度条件下での認識性能の向上は依然として大きな課題である。 本研究では,低照度条件下での認識モデルの性能向上について述べる。 本稿では,入力画像に対して適切な画像処理を施す画像適応学習モジュールと,モジュール内で使用される最適パラメータを予測するハイパーパラメータ予測器を提案する。 提案手法は,低照度条件で設計された既存の認識モデルを再訓練することなく,フロントエンドフィルタとして容易に統合することにより,低照度条件下での認識性能の向上を可能にする。 提案手法は,低照度環境における画像認識性能の向上に寄与することを示す。

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