論文の概要: LYT-NET: Lightweight YUV Transformer-based Network for Low-light Image Enhancement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15204v6
- Date: Tue, 17 Sep 2024 16:24:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-18 22:41:00.715315
- Title: LYT-NET: Lightweight YUV Transformer-based Network for Low-light Image Enhancement
- Title（参考訳）: LYT-NET:低照度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. Orhei, C. Ancuti,
- Abstract要約: LYT-Netは低照度画像強調(LLIE)のための新しい軽量トランスモデルである
本手法では, 蛍光チャネルU, V, 発光チャネルYを別個のエンティティとして扱い, 照明調整や劣化復旧の精度向上に寄与する。
確立されたLLIEデータセットに対する包括的評価は、その複雑さが低いにもかかわらず、我々のモデルは最近のLLIE法よりも優れていることを示す。
- 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: This letter introduces LYT-Net, a novel lightweight transformer-based model for low-light image enhancement (LLIE). LYT-Net consists of several layers and detachable blocks, including our novel blocks--Channel-Wise Denoiser (CWD) and Multi-Stage Squeeze & Excite Fusion (MSEF)--along with the traditional Transformer block, Multi-Headed Self-Attention (MHSA). In our method we adopt a dual-path approach, treating chrominance channels U and V and luminance channel Y as separate entities to help the model better handle illumination adjustment and corruption restoration. Our comprehensive evaluation on established LLIE datasets demonstrates that, despite its low complexity, our model outperforms recent LLIE methods. The source code and pre-trained models are available at https://github.com/albrateanu/LYT-Net
- Abstract（参考訳）: 本稿では,低照度画像強調(LLIE)のための新しい軽量トランスフォーマーモデルであるLYT-Netを紹介する。
LYT-Netは,CWD(Channel-Wise Denoiser)やMSEF(Multi-Stage Squeeze & Excite Fusion)など,いくつかのレイヤと分離可能なブロックから構成される。
本手法では, 蛍光チャネルU, V, 発光チャネルYを別個のエンティティとして扱い, 照明調整や劣化復旧の精度向上に寄与する。
確立されたLLIEデータセットに対する包括的評価は、その複雑さが低いにもかかわらず、我々のモデルは最近のLLIE法よりも優れていることを示す。
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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