論文の概要: Feature Denoising For Low-Light Instance Segmentation Using Weighted Non-Local Blocks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18307v1
• Date: Wed, 28 Feb 2024 13:07:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-29 14:54:06.999729
• Title: Feature Denoising For Low-Light Instance Segmentation Using Weighted Non-Local Blocks
• Title（参考訳）: 重み付き非局所ブロックを用いた低照度インスタンスセグメンテーションの特徴量化
• Authors: Joanne Lin, Nantheera Anantrasirichai, David Bull
• Abstract要約: 低照度画像のインスタンス分割のためのエンドツーエンドソリューションを提案する。 提案手法はMask R-CNNに基づいて,特徴抽出器に重み付き非局所ブロックを実装した。 実世界の騒音特性に対するネットワークの適応性を高めるため,各層に学習可能な重みを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9695823613761316
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Instance segmentation for low-light imagery remains largely unexplored due to the challenges imposed by such conditions, for example shot noise due to low photon count, color distortions and reduced contrast. In this paper, we propose an end-to-end solution to address this challenging task. Based on Mask R-CNN, our proposed method implements weighted non-local (NL) blocks in the feature extractor. This integration enables an inherent denoising process at the feature level. As a result, our method eliminates the need for aligned ground truth images during training, thus supporting training on real-world low-light datasets. We introduce additional learnable weights at each layer in order to enhance the network's adaptability to real-world noise characteristics, which affect different feature scales in different ways. Experimental results show that the proposed method outperforms the pretrained Mask R-CNN with an Average Precision (AP) improvement of +10.0, with the introduction of weighted NL Blocks further enhancing AP by +1.0.
• Abstract（参考訳）: 低光度画像のインスタンスセグメンテーションは、例えば、低光子数、色歪み、コントラストの減少によるショットノイズなど、そのような条件によって課される課題により、ほとんど未解明のままである。 本稿では,この課題に対処するエンドツーエンドのソリューションを提案する。 提案手法はMask R-CNNに基づいて,特徴抽出器に重み付き非局所ブロックを実装した。 この統合により、機能レベルで固有のデノベーションプロセスが可能になる。 その結果,実世界の低照度データセットのトレーニングを支援するため,学習中にアライメントされた真理画像の必要性をなくすことができた。 ネットワークの現実的なノイズ特性への適応性を高めるために,各層に学習可能な重みを導入する。 実験結果から,提案手法は事前学習したMask R-CNNよりも平均精度(AP)が+10.0向上し,重み付きNLブロックが+1.0向上した。

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