論文の概要: A Comprehensive Survey on Underwater Image Enhancement Based on Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19684v1
- Date: Thu, 30 May 2024 04:46:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-31 18:06:52.668680
- Title: A Comprehensive Survey on Underwater Image Enhancement Based on Deep Learning
- Title（参考訳）: 深層学習に基づく水中画像強調に関する総合調査
- Authors: Xiaofeng Cong, Yu Zhao, Jie Gui, Junming Hou, Dacheng Tao,
- Abstract要約: 水中画像強調(UIE)はコンピュータビジョンの分野で難しい研究課題である。
何百ものUIEアルゴリズムが提案されているが、包括的で体系的なレビューはまだ不足している。
我々は、ベンチマークデータセット上で最先端のアルゴリズムを定量的に定性的に評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.7818820745221
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Underwater image enhancement (UIE) is a challenging research task in the field of computer vision. Although hundreds of UIE algorithms have been proposed, a comprehensive and systematic review is still lacking. To promote future research, we summarize the UIE task from multiple perspectives. First, the physical models, data construction processes, evaluation metrics, and loss functions are introduced. Second, according to the contributions brought by different literatures, recent proposed algorithms are discussed and classified from six perspectives, namely network architecture, learning strategy, learning stage, assistance task, domain perspective and disentanglement fusion, respectively. Third, considering the inconsistencies in experimental settings in different literatures, a comprehensive and fair comparison does not yet exist. To this end, we quantitatively and qualitatively evaluate state-of-the-art algorithms on multiple benchmark datasets. Finally, issues worthy of further research in the UIE task are raised. A collection of useful materials is available at https://github.com/YuZhao1999/UIE.
- Abstract（参考訳）: 水中画像強調(UIE)はコンピュータビジョンの分野で難しい研究課題である。
何百ものUIEアルゴリズムが提案されているが、包括的で体系的なレビューはまだ不足している。
今後の研究を促進するために,複数の視点からUIEタスクを要約する。
まず、物理モデル、データ構築プロセス、評価指標、損失関数を紹介する。
次に, ネットワークアーキテクチャ, 学習戦略, 学習段階, 支援課題, ドメイン視点, 絡み合い融合の6つの視点から, 提案したアルゴリズムについて検討・分類した。
第3に、異なる文献における実験的な設定の不整合を考えると、包括的で公平な比較はまだ存在しない。
この目的のために、複数のベンチマークデータセット上で最先端のアルゴリズムを定量的に定性的に評価する。
最後に、UIEタスクのさらなる研究に値する課題が提起される。
有用な資料のコレクションはhttps://github.com/YuZhao1999/UIEで入手できる。
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