論文の概要: SINET: Sparsity-driven Interpretable Neural Network for Underwater Image Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01022v1
• Date: Mon, 2 Sep 2024 08:03:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 07:49:16.475894
• Title: SINET: Sparsity-driven Interpretable Neural Network for Underwater Image Enhancement
• Title（参考訳）: SINET:水中画像強調のための空間駆動型解釈型ニューラルネットワーク
• Authors: Gargi Panda, Soumitra Kundu, Saumik Bhattacharya, Aurobinda Routray,
• Abstract要約: この研究は、水中画像強調(UIE)タスクのための空間駆動型解釈型ニューラルネットワーク(SINET)を導入する。 純粋深層学習とは異なり、我々のネットワークアーキテクチャは、新しいチャネル固有の畳み込みスパース符号化(CCSC)モデルに基づいている。 我々の実験によると、SINETは最先端のPSNRの値を$1.05$dB、計算複雑性を$3873$で上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.671347245207121
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Improving the quality of underwater images is essential for advancing marine research and technology. This work introduces a sparsity-driven interpretable neural network (SINET) for the underwater image enhancement (UIE) task. Unlike pure deep learning methods, our network architecture is based on a novel channel-specific convolutional sparse coding (CCSC) model, ensuring good interpretability of the underlying image enhancement process. The key feature of SINET is that it estimates the salient features from the three color channels using three sparse feature estimation blocks (SFEBs). The architecture of SFEB is designed by unrolling an iterative algorithm for solving the $\ell_1$ regulaized convolutional sparse coding (CSC) problem. Our experiments show that SINET surpasses state-of-the-art PSNR value by $1.05$ dB with $3873$ times lower computational complexity.
• Abstract（参考訳）: 水中画像の品質向上は海洋研究と技術の発展に不可欠である。 この研究は、水中画像強調(UIE)タスクのための空間駆動型解釈型ニューラルネットワーク(SINET)を導入する。 純粋な深層学習法とは異なり、我々のネットワークアーキテクチャは、新しいチャネル固有の畳み込みスパース符号化(CCSC)モデルに基づいており、基礎となる画像強調プロセスの良好な解釈性を保証する。 SINETの鍵となる特徴は、3つのスパース特徴推定ブロック(SFEB)を用いて3つの色チャネルから有意な特徴を推定することである。 SFEBのアーキテクチャは、$\ell_1$ regulaized convolutional sparse coding (CSC) 問題を解決するための反復アルゴリズムをアンロールすることによって設計されている。 我々の実験によると、SINETは最先端のPSNRの値を$1.05$dB、計算複雑性を$3873$で上回っている。

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