論文の概要: RHRSegNet: Relighting High-Resolution Night-Time Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06016v1
• Date: Mon, 8 Jul 2024 15:07:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 15:10:58.536876
• Title: RHRSegNet: Relighting High-Resolution Night-Time Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: RHRSegNet:高解像度ナイトタイムセマンティックセマンティックセグメンテーション
• Authors: Sarah Elmahdy, Rodaina Hebishy, Ali Hamdi,
• Abstract要約: 夜間セマンティックセグメンテーションはコンピュータビジョンにおいて重要な課題であり、低照度条件下でのオブジェクトの正確な分類とセグメンテーションに焦点を当てている。 セマンティックセグメンテーションのための高分解能ネットワーク上でのリライトモデルを実装したRHRSegNetを提案する。 提案モデルでは、低照度画像や夜間画像においてHRnetセグメンテーション性能を5%向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Night time semantic segmentation is a crucial task in computer vision, focusing on accurately classifying and segmenting objects in low-light conditions. Unlike daytime techniques, which often perform worse in nighttime scenes, it is essential for autonomous driving due to insufficient lighting, low illumination, dynamic lighting, shadow effects, and reduced contrast. We propose RHRSegNet, implementing a relighting model over a High-Resolution Network for semantic segmentation. RHRSegNet implements residual convolutional feature learning to handle complex lighting conditions. Our model then feeds the lightened scene feature maps into a high-resolution network for scene segmentation. The network consists of a convolutional producing feature maps with varying resolutions, achieving different levels of resolution through down-sampling and up-sampling. Large nighttime datasets are used for training and evaluation, such as NightCity, City-Scape, and Dark-Zurich datasets. Our proposed model increases the HRnet segmentation performance by 5% in low-light or nighttime images.
• Abstract（参考訳）: 夜間セマンティックセグメンテーションはコンピュータビジョンにおいて重要な課題であり、低照度条件下でのオブジェクトの正確な分類とセグメンテーションに焦点を当てている。 夜間のシーンでは悪くなる日中の技術とは異なり、照明不足、照明の低さ、動的照明、シャドーエフェクト、コントラストの低減など、自律運転には不可欠である。 セマンティックセグメンテーションのための高分解能ネットワーク上でのリライトモデルを実装したRHRSegNetを提案する。 RHRSegNetは、複雑な照明条件を扱うために残差畳み込み特徴学習を実装している。 提案モデルでは,照明されたシーン特徴マップを高解像度ネットワークに供給し,シーンセグメンテーションを行う。 ネットワークは、様々な解像度で特徴マップを生成する畳み込みで構成され、ダウンサンプリングとアップサンプリングによって異なるレベルの解像度を達成する。 大規模なナイトタイムデータセットは、NightCity、City-Scape、Dark-Zurichデータセットなどのトレーニングと評価に使用される。 提案モデルでは、低照度画像や夜間画像においてHRnetセグメンテーション性能を5%向上させる。

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