論文の概要: LYT-Net: Lightweight YUV Transformer-based Network for Low-Light Image Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15204v1
• Date: Fri, 26 Jan 2024 21:02:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-30 19:23:05.371345
• Title: LYT-Net: Lightweight YUV Transformer-based Network for Low-Light Image Enhancement
• Title（参考訳）: LYT-Net:低光画像強調のための軽量YUVトランスを用いたネットワーク
• Authors: A. Brateanu, R. Balmez, A. Avram, C. C. Orhei
• Abstract要約: 本稿では,低照度画像強調のための新しいアプローチとしてLYT-Net (Lightweight YUV Transformer-based Network)を提案する。 提案アーキテクチャは、YUV色空間の輝度(Y)と輝度(U, V)の自然な分離を利用して、画像中の光と色情報を分離する作業を単純化する。 提案手法は,低照度画像強調データセットに対して,高精細度で高精細度かつ高精細度かつ高精細度かつ高精細度かつ高精細度に処理する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In recent years, deep learning-based solutions have proven successful in the domains of image enhancement. This paper introduces LYT-Net, or Lightweight YUV Transformer-based Network, as a novel approach for low-light image enhancement. The proposed architecture, distinct from conventional Retinex-based models, leverages the YUV color space's natural separation of luminance (Y) and chrominance (U and V) to simplify the intricate task of disentangling light and color information in images. By utilizing the strengths of transformers, known for their capability to capture long-range dependencies, LYT-Net ensures a comprehensive contextual understanding of the image while maintaining reduced model complexity. By employing a novel hybrid loss function, our proposed method achieves state-of-the-art results on low-light image enhancement datasets, all while being considerably more compact than its counterparts. The source code and pre-trained models are available at https://github.com/albrateanu/LYT-Net
• Abstract（参考訳）: 近年、深層学習に基づくソリューションは、画像強調の領域で成功している。 本稿では,低照度画像強調のための新しいアプローチとしてLYT-Net (Lightweight YUV Transformer-based Network)を提案する。 従来のretinexベースのモデルとは異なり、yuv色空間の輝度(y)と色(u,v)の自然な分離を利用して、画像内の光と色情報を分離する複雑なタスクを単純化した。 長距離依存関係をキャプチャする能力で知られるトランスフォーマーの強みを利用することで、LYT-Netはモデル複雑性の低減を維持しながら、画像の包括的なコンテキスト理解を保証する。 提案手法は,新しいハイブリッド損失関数を用いることにより,低光度画像強調データセットにおいて最先端の結果が得られる。 ソースコードと事前訓練されたモデルはhttps://github.com/albrateanu/LYT-Netで入手できる。

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