論文の概要: VJT: A Video Transformer on Joint Tasks of Deblurring, Low-light Enhancement and Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14754v1
• Date: Fri, 26 Jan 2024 10:27:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-29 15:26:56.296635
• Title: VJT: A Video Transformer on Joint Tasks of Deblurring, Low-light Enhancement and Denoising
• Title（参考訳）: VJT:デブロアリング・低照度強化・デノイングのジョイントタスクのビデオトランス
• Authors: Yuxiang Hui, Yang Liu, Yaofang Liu, Fan Jia, Jinshan Pan, Raymond Chan, Tieyong Zeng
• Abstract要約: ビデオ復元作業は、低品質な観察から高品質な映像を復元することを目的としている。 ビデオはしばしば、ぼやけ、低照度、ノイズなど、さまざまな種類の劣化に直面します。 本稿では,映像の劣化,低照度化,雑音化といった共同作業に対して,効率的なエンドツーエンドビデオトランスフォーマ手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.349350685858276
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video restoration task aims to recover high-quality videos from low-quality observations. This contains various important sub-tasks, such as video denoising, deblurring and low-light enhancement, since video often faces different types of degradation, such as blur, low light, and noise. Even worse, these kinds of degradation could happen simultaneously when taking videos in extreme environments. This poses significant challenges if one wants to remove these artifacts at the same time. In this paper, to the best of our knowledge, we are the first to propose an efficient end-to-end video transformer approach for the joint task of video deblurring, low-light enhancement, and denoising. This work builds a novel multi-tier transformer where each tier uses a different level of degraded video as a target to learn the features of video effectively. Moreover, we carefully design a new tier-to-tier feature fusion scheme to learn video features incrementally and accelerate the training process with a suitable adaptive weighting scheme. We also provide a new Multiscene-Lowlight-Blur-Noise (MLBN) dataset, which is generated according to the characteristics of the joint task based on the RealBlur dataset and YouTube videos to simulate realistic scenes as far as possible. We have conducted extensive experiments, compared with many previous state-of-the-art methods, to show the effectiveness of our approach clearly.
• Abstract（参考訳）: ビデオ復元タスクは、低品質の観察から高品質な動画を復元することを目的としている。 ビデオは、ぼやけ、低照度、ノイズなど、様々な種類の劣化に直面しているため、ビデオのデノイング、低照度化、低照度化などの重要なサブタスクが含まれている。 さらに悪いことに、このような劣化は、極端な環境でビデオを撮るときに同時に起こる可能性がある。 これは、同時にこれらのアーティファクトを削除したい場合、大きな課題となる。 本稿では,ビデオデブラリング,低光度エンハンスメント,デノイジングの合同作業において,映像トランスフォーマーを効率的に行うことを提案する。 この作品は、新しい多層トランスフォーマーを構築し、それぞれの層が異なるレベルのデグレードビデオを使用して、ビデオの特徴を効果的に学習する。 さらに,ビデオ特徴を段階的に学習し,適切な重み付け方式で学習プロセスを高速化する新しい階層間機能融合方式を慎重に設計する。 また,realblurデータセットとyoutubeビデオに基づく共同タスクの特性に応じて,可能な限りリアルなシーンをシミュレートする,新たなマルチシーン・ローライト・ブラインド・ノイズ(mlbn)データセットも提供する。 提案手法の有効性を明らかにするため,従来の最先端手法と比較して広範囲な実験を行った。

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