論文の概要: LLEMamba: Low-Light Enhancement via Relighting-Guided Mamba with Deep Unfolding Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01028v1
- Date: Mon, 3 Jun 2024 06:23:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-06 02:17:50.690581
- Title: LLEMamba: Low-Light Enhancement via Relighting-Guided Mamba with Deep Unfolding Network
- Title（参考訳）: LLEMamba:ディープ・アンフォールディング・ネットワークを用いたライティングガイドマンバによる低照度化
- Authors: Xuanqi Zhang, Haijin Zeng, Jinwang Pan, Qiangqiang Shen, Yongyong Chen,
- Abstract要約: 深部展開ネットワーク(LLEMamba)を用いた照明誘導型マンバによる新しい低照度化手法を提案する。
我々のLLEMambaは、まず、深く展開するネットワークに乗算器の交互方向法(ADMM)に基づく反復最適化過程を組み込んだ、深い事前を持つRetinexモデルを構築した。
Transformerとは異なり、複数のイテレーションで深層展開フレームワークを支援するため、LLEMambaは計算複雑性の低い新しいMambaアーキテクチャを導入した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.987504237289832
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Transformer-based low-light enhancement methods have yielded promising performance by effectively capturing long-range dependencies in a global context. However, their elevated computational demand limits the scalability of multiple iterations in deep unfolding networks, and hence they have difficulty in flexibly balancing interpretability and distortion. To address this issue, we propose a novel Low-Light Enhancement method via relighting-guided Mamba with a deep unfolding network (LLEMamba), whose theoretical interpretability and fidelity are guaranteed by Retinex optimization and Mamba deep priors, respectively. Specifically, our LLEMamba first constructs a Retinex model with deep priors, embedding the iterative optimization process based on the Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) within a deep unfolding network. Unlike Transformer, to assist the deep unfolding framework with multiple iterations, the proposed LLEMamba introduces a novel Mamba architecture with lower computational complexity, which not only achieves light-dependent global visual context for dark images during reflectance relight but also optimizes to obtain more stable closed-form solutions. Experiments on the benchmarks show that LLEMamba achieves superior quantitative evaluations and lower distortion visual results compared to existing state-of-the-art methods.
- Abstract（参考訳）: トランスフォーマーをベースとした低照度化手法は,グローバルコンテキストにおける長距離依存性を効果的にキャプチャすることで,有望な性能を実現している。
しかし、その高い計算需要は、深層展開ネットワークにおける複数イテレーションのスケーラビリティを制限するため、解釈可能性と歪みの柔軟バランスが困難である。
この問題に対処するために,Retinex Optimization と Mamba Deep Priors によって理論的解釈性と忠実性が保証される深層展開ネットワーク (LLEMamba) を用いたリライト誘導型マンバによる新しい低照度化手法を提案する。
具体的には、LLEMambaは、まず、深く展開するネットワーク内に、乗算器の交互方向法(ADMM)に基づく反復最適化過程を組み込んだ、深い事前のRetinexモデルを構築します。
Transformerとは異なり、複数のイテレーションで深層展開フレームワークを支援するため、LLEMambaは計算複雑性の低い新しいMambaアーキテクチャを導入している。
ベンチマーク実験により,LLEMambaは既存の最先端手法と比較して,優れた定量的評価と低歪みの視覚的結果が得られることが示された。
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