論文の概要: ResVMUNetX: A Low-Light Enhancement Network Based on VMamba
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09553v2
- Date: Sun, 21 Jul 2024 06:43:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-24 00:22:12.237525
- Title: ResVMUNetX: A Low-Light Enhancement Network Based on VMamba
- Title（参考訳）: ResVMUNetX: VMambaをベースとした低照度拡張ネットワーク
- Authors: Shuang Wang, Qingchuan Tao, Zhenming Tang,
- Abstract要約: ResVMUNetXは明るさを高め、構造の詳細を復元し、低照度画像のノイズを取り除く。
毎秒70フレームまでのリアルタイム処理速度を実現している。
これにより、低照度画像の高精細化と、実用的でリアルタイムな応用の可能性を確認することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1121020391193777
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This study presents ResVMUNetX, a novel image enhancement network for low-light conditions, addressing the limitations of existing deep learning methods in capturing long-range image information. Leveraging error regression and an efficient VMamba architecture, ResVMUNetX enhances brightness, recovers structural details, and removes noise through a two-step process involving direct pixel addition and a specialized Denoise CNN module. Demonstrating superior performance on the LOL dataset, ResVMUNetX significantly improves image clarity and quality with reduced computational demands, achieving real-time processing speeds of up to 70 frames per second. This confirms its effectiveness in enhancing low-light images and its potential for practical, real-time applications.
- Abstract（参考訳）: 本研究では、低照度環境のための新しい画像強調ネットワークであるResVMUNetXについて、長距離画像情報の取得における既存のディープラーニング手法の限界に対処する。
ResVMUNetXは、エラーレグレッションと効率的なVMambaアーキテクチャを活用し、輝度を高め、構造の詳細を復元し、直接ピクセルの追加と特殊なDenoise CNNモジュールを含む2段階のプロセスを通してノイズを取り除く。
LOLデータセット上での優れたパフォーマンスを示すために、ResVMUNetXは、計算要求を減らし、画像の明瞭さと品質を著しく改善し、毎秒70フレームのリアルタイム処理速度を実現する。
これにより、低照度画像の高精細化と、実用的でリアルタイムな応用の可能性を確認することができる。
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