論文の概要: A Comprehensive Survey on Underwater Image Enhancement Based on Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19684v3
- Date: Wed, 26 Jun 2024 03:28:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-27 18:25:45.712952
- 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研究において重要な課題である。
多数のUIEアルゴリズムが開発されているにもかかわらず、網羅的で体系的なレビューはいまだに欠落している。
- 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) presents a significant challenge within computer vision research. Despite the development of numerous UIE algorithms, a thorough and systematic review is still absent. To foster future advancements, we provide a detailed overview of the UIE task from several perspectives. Firstly, we introduce the physical models, data construction processes, evaluation metrics, and loss functions. Secondly, we categorize and discuss recent algorithms based on their contributions, considering six aspects: network architecture, learning strategy, learning stage, auxiliary tasks, domain perspective, and disentanglement fusion. Thirdly, due to the varying experimental setups in the existing literature, a comprehensive and unbiased comparison is currently unavailable. To address this, we perform both quantitative and qualitative evaluations of state-of-the-art algorithms across multiple benchmark datasets. Lastly, we identify key areas for future research in UIE. A collection of resources for UIE can be found 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研究において重要な課題である。
多数のUIEアルゴリズムが開発されているにもかかわらず、網羅的で体系的なレビューはいまだに欠落している。
今後の進歩を促進するため、いくつかの観点からUIEタスクの概要を詳述する。
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, 補助タスク, ドメイン・パースペクティブ, および非絡み合い融合の6つの側面を考慮し, 最近のアルゴリズムを分類し, 議論する。
第3に、既存の文献の様々な実験的な設定のため、包括的で偏見のない比較が現在利用できない。
これを解決するために、複数のベンチマークデータセットにまたがる最先端アルゴリズムの定量的および定性的な評価を行う。
最後に,UIEにおける今後の研究の要点を特定する。
UIEのリソースのコレクションは、https://github.com/YuZhao1999/UIE}にある。
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