論文の概要: Underwater Image Enhancement with Cascaded Contrastive Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10682v1
- Date: Sat, 16 Nov 2024 03:16:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-19 14:33:32.460253
- Title: Underwater Image Enhancement with Cascaded Contrastive Learning
- Title（参考訳）: カスケード型コントラスト学習による水中画像の強調
- Authors: Yi Liu, Qiuping Jiang, Xinyi Wang, Ting Luo, Jingchun Zhou,
- Abstract要約: 水中画像強調(UIE)は、水中環境の複雑さと水中画像劣化の多様性のために非常に困難な課題である。
既存のディープラーニングベースのUIEメソッドの多くは、多様な劣化に同時に対処できないシングルステージネットワークに従っている。
本稿では,2段階の深層学習フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.897854142606725
- License:
- Abstract: Underwater image enhancement (UIE) is a highly challenging task due to the complexity of underwater environment and the diversity of underwater image degradation. Due to the application of deep learning, current UIE methods have made significant progress. Most of the existing deep learning-based UIE methods follow a single-stage network which cannot effectively address the diverse degradations simultaneously. In this paper, we propose to address this issue by designing a two-stage deep learning framework and taking advantage of cascaded contrastive learning to guide the network training of each stage. The proposed method is called CCL-Net in short. Specifically, the proposed CCL-Net involves two cascaded stages, i.e., a color correction stage tailored to the color deviation issue and a haze removal stage tailored to improve the visibility and contrast of underwater images. To guarantee the underwater image can be progressively enhanced, we also apply contrastive loss as an additional constraint to guide the training of each stage. In the first stage, the raw underwater images are used as negative samples for building the first contrastive loss, ensuring the enhanced results of the first color correction stage are better than the original inputs. While in the second stage, the enhanced results rather than the raw underwater images of the first color correction stage are used as the negative samples for building the second contrastive loss, thus ensuring the final enhanced results of the second haze removal stage are better than the intermediate color corrected results. Extensive experiments on multiple benchmark datasets demonstrate that our CCL-Net can achieve superior performance compared to many state-of-the-art methods. The source code of CCL-Net will be released at https://github.com/lewis081/CCL-Net.
- Abstract（参考訳）: 水中画像強調(UIE)は、水中環境の複雑さと水中画像劣化の多様性のために非常に困難な課題である。
ディープラーニングの適用により、現在のUIEメソッドは大きな進歩を遂げている。
既存のディープラーニングベースのUIEメソッドの多くは、多様な劣化に同時に対処できないシングルステージネットワークに従っている。
本稿では,2段階の深層学習フレームワークを設計し,各段階のネットワークトレーニングの指導にカスケード型コントラスト学習を活用することで,この問題に対処することを提案する。
提案手法を略してCCL-Netと呼ぶ。
特に、提案したCCL-Netは、色ずれ問題に合わせた色補正ステージと、水中画像の可視性とコントラストを改善するために調整されたヘイズ除去ステージの2つのカスケードステージを含む。
水中画像の高度化を確実にするために,各ステージのトレーニングをガイドするための追加制約として,コントラストロスを適用した。
第1段階では、第1のコントラスト損失を発生させるための負のサンプルとして生の水中画像を用い、第1の色補正ステージの強化結果が元の入力よりも良好であることを保証する。
第2段階では、第1色の補正段階の生水中画像よりも強化結果を第2のコントラスト損失を構築するための負のサンプルとして使用することにより、第2のヘイズ除去段階の最終的な強化結果が中間色補正結果よりも良好なことを保証する。
複数のベンチマークデータセットに対する大規模な実験により、我々のCCL-Netは、多くの最先端手法と比較して優れたパフォーマンスを達成できることを示した。
CCL-Netのソースコードはhttps://github.com/lewis081/CCL-Netで公開される。
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