論文の概要: Underwater Variable Zoom-Depth-Guided Perception Network for Underwater Image Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17883v1
• Date: Sat, 27 Apr 2024 12:42:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 18:51:42.787297
• Title: Underwater Variable Zoom-Depth-Guided Perception Network for Underwater Image Enhancement
• Title（参考訳）: 水中画像強調のための水中可変ズーム奥行き誘導知覚ネットワーク
• Authors: Zhixiong Huang, Xinying Wang, Jinjiang Li, Shenglan Liu, Lin Feng,
• Abstract要約: 水中可変ズーム(UVZ)と呼ばれる新しい深度誘導型知覚UIEフレームワークを提案する。 UVZは、予測された深度マップを利用することで、近距離シナリオを解析し、異なる領域における局所的および非局所的知覚を可能にする。 5つのベンチマークデータセットの実験は、UVZが優れた視覚的ゲインを達成し、有望な定量的指標を提供することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.924968700988627
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Underwater scenes intrinsically involve degradation problems owing to heterogeneous ocean elements. Prevailing underwater image enhancement (UIE) methods stick to straightforward feature modeling to learn the mapping function, which leads to limited vision gain as it lacks more explicit physical cues (e.g., depth). In this work, we investigate injecting the depth prior into the deep UIE model for more precise scene enhancement capability. To this end, we present a novel depth-guided perception UIE framework, dubbed underwater variable zoom (UVZ). Specifically, UVZ resorts to a two-stage pipeline. First, a depth estimation network is designed to generate critical depth maps, combined with an auxiliary supervision network introduced to suppress estimation differences during training. Second, UVZ parses near-far scenarios by harnessing the predicted depth maps, enabling local and non-local perceiving in different regions. Extensive experiments on five benchmark datasets demonstrate that UVZ achieves superior visual gain and delivers promising quantitative metrics. Besides, UVZ is confirmed to exhibit good generalization in some visual tasks, especially in unusual lighting conditions. The code, models and results are available at: https://github.com/WindySprint/UVZ.
• Abstract（参考訳）: 水中のシーンは、不均一な海洋要素による劣化問題に本質的に関係している。 水中画像強調法(UIE)は、単純な特徴モデリングによってマッピング関数を学習し、より明確な物理的手がかり(例えば深度)が欠如しているため、視力の上昇が制限される。 そこで本研究では,より精密なシーン強調機能を実現するために,より深いUIEモデルに先行して深度を注入することを検討した。 この目的のために,水中可変ズーム (UVZ) と呼ばれる新しい深度誘導型知覚UIEフレームワークを提案する。 具体的には、UVZは2段階のパイプラインを利用する。 第一に、深度推定ネットワークは、訓練中の推定差を抑えるために導入された補助的な監視ネットワークと組み合わせて、臨界深度マップを生成するように設計されている。 第二に、UVZは予測された深度マップを利用することで、近距離シナリオを解析し、異なる領域における局所的および非局所的知覚を可能にする。 5つのベンチマークデータセットに対する大規模な実験は、UVZが優れた視覚的ゲインを達成し、有望な定量的指標を提供することを示す。 さらに、UVZは視覚的なタスク、特に異常な照明条件において、優れた一般化を示すことが確認されている。 コード、モデル、および結果は、https://github.com/WindySprint/UVZ.comで公開されている。

関連論文リスト

• Enhancing Underwater Imaging with 4-D Light Fields: Dataset and Method [77.80712860663886]
  4次元光場(LF)は、光吸収、散乱、その他の課題に悩まされる水中イメージングを強化する。 水中4次元LF画像強調と深度推定のためのプログレッシブフレームワークを提案する。 学習手法の定量的評価と教師あり訓練のための,最初の4次元LFに基づく水中画像データセットを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-30T15:06:45Z)
• ScaleDepth: Decomposing Metric Depth Estimation into Scale Prediction and Relative Depth Estimation [62.600382533322325]
  本研究では,新しい単分子深度推定法であるScaleDepthを提案する。 提案手法は,距離深度をシーンスケールと相対深度に分解し,セマンティック・アウェア・スケール予測モジュールを用いて予測する。 本手法は,室内と屋外の両方のシーンを統一した枠組みで距離推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-11T05:11:56Z)
• RDFC-GAN: RGB-Depth Fusion CycleGAN for Indoor Depth Completion [28.634851863097953]
  本稿では,RDFC-GANという2分岐のエンドツーエンド核融合ネットワークを提案する。 RGBと不完全な深度画像のペアを入力として、密集した深度マップを予測する。 第1分枝は、マンハッタン世界の仮定に固執することにより、エンコーダ・デコーダ構造を用いる。 もう一方のブランチでは、RGBイメージを詳細なテクスチャ化された深度マップに変換するのに適したRGB深度融合CycleGANが適用されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-06T11:03:05Z)
• UDepth: Fast Monocular Depth Estimation for Visually-guided Underwater Robots [4.157415305926584]
  低コスト水中ロボットの3次元認識機能を実現するための高速な単眼深度推定法を提案する。 我々は,自然の水中シーンの画像形成特性に関するドメイン知識を取り入れた,UDepthという新しいエンド・ツー・エンドの深層学習パイプラインを定式化した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-26T01:08:36Z)
• Joint Learning of Salient Object Detection, Depth Estimation and Contour Extraction [91.43066633305662]
  RGB-D Salient Object Detection (SOD) のための新しいマルチタスク・マルチモーダルフィルタトランス (MMFT) ネットワークを提案する。 具体的には、深度推定、健全な物体検出、輪郭推定の3つの相補的なタスクを統合する。マルチタスク機構は、タスク認識の特徴を補助タスクから学習するためのモデルを促進する。 実験の結果、複数のデータセット上での深度に基づくRGB-D SOD法をはるかに上回るだけでなく、高品質の深度マップと塩分濃度を同時に正確に予測できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-09T17:20:18Z)
• Consistent Depth Prediction under Various Illuminations using Dilated Cross Attention [1.332560004325655]
  我々は,インターネット3D屋内シーンを用いて照明を手動で調整し,写真リアルなRGB写真とその対応する深度とBRDFマップを作成することを提案する。 異なる照明条件下での深度予測の整合性を維持するため,これらの拡張された特徴に横断的な注意を払っている。 提案手法は,Variデータセットの最先端手法との比較により評価され,実験で有意な改善が見られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-15T10:02:46Z)
• Sparse Auxiliary Networks for Unified Monocular Depth Prediction and Completion [56.85837052421469]
  コスト効率のよいセンサで得られたデータからシーン形状を推定することは、ロボットや自動運転車にとって鍵となる。 本稿では,1枚のRGB画像から,低コストな能動深度センサによるスパース計測により,深度を推定する問題について検討する。 sparse networks (sans) は,深さ予測と完了という2つのタスクをmonodepthネットワークで実行可能にする,新しいモジュールである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-30T21:22:26Z)
• Progressive Depth Learning for Single Image Dehazing [56.71963910162241]
  既存の脱湿法は、しばしば深度を無視し、より重いヘイズが視界を乱す遠くの地域で失敗する。 画像深度と伝送マップを反復的に推定するディープエンドツーエンドモデルを提案する。 私たちのアプローチは、画像深度と伝送マップの内部関係を明示的にモデリングすることから利益を得ます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-21T05:24:18Z)
• Deep Depth Estimation from Visual-Inertial SLAM [11.814395824799988]
  視覚-慣性同時局在マッピングシステム(VI-SLAM)を用いてスパース深度を計算した症例について検討した。 結果として生じる点雲は密度が低く、ノイズがあり、一様でない空間分布を持つ。 我々は、VI-SLAMから得られる重力推定値を用いて、トレーニングデータセットで一般的な向きに入力画像をワープする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-31T21:28:25Z)
• Accurate RGB-D Salient Object Detection via Collaborative Learning [101.82654054191443]
  RGB-Dサリエンシ検出は、いくつかの課題シナリオにおいて素晴らしい能力を示している。 本稿では,エッジ,深度,塩分濃度をより効率的に活用する新しい協調学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-23T04:33:36Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。