論文の概要: Learning Adaptive Lighting via Channel-Aware Guidance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01493v1
- Date: Mon, 02 Dec 2024 13:44:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-04 15:42:35.472005
- Title: Learning Adaptive Lighting via Channel-Aware Guidance
- Title（参考訳）: チャネル認識誘導による適応照明の学習
- Authors: Qirui Yang, Peng-Tao Jiang, Hao Zhang, Jinwei Chen, Bo Li, Huanjing Yue, Jingyu Yang,
- Abstract要約: 学習適応照明ネットワーク(Learning Adaptive Lighting Network, LALNet)は、様々な光関連タスクを処理できる統合フレームワークである。
異なる色チャネルの光差を強調する色分離機能を導入し、それらを従来の色混合機能と組み合わせる。
代表的な4つの光関連タスクの実験により、LALNetはベンチマークテストで最先端の手法を大幅に上回っていることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.594897891133556
- License:
- Abstract: Learning lighting adaption is a key step in obtaining a good visual perception and supporting downstream vision tasks. There are multiple light-related tasks (e.g., image retouching and exposure correction) and previous studies have mainly investigated these tasks individually. However, we observe that the light-related tasks share fundamental properties: i) different color channels have different light properties, and ii) the channel differences reflected in the time and frequency domains are different. Based on the common light property guidance, we propose a Learning Adaptive Lighting Network (LALNet), a unified framework capable of processing different light-related tasks. Specifically, we introduce the color-separated features that emphasize the light difference of different color channels and combine them with the traditional color-mixed features by Light Guided Attention (LGA). The LGA utilizes color-separated features to guide color-mixed features focusing on channel differences and ensuring visual consistency across channels. We introduce dual domain channel modulation to generate color-separated features and a wavelet followed by a vision state space module to generate color-mixed features. Extensive experiments on four representative light-related tasks demonstrate that LALNet significantly outperforms state-of-the-art methods on benchmark tests and requires fewer computational resources. We provide an anonymous online demo at https://xxxxxx2025.github.io/LALNet/.
- Abstract（参考訳）: 照明適応の学習は、優れた視覚認識を得るための重要なステップであり、下流の視覚タスクをサポートする。
複数の光関連タスク(例えば、画像のリタッチや露出補正)があり、以前の研究では主にこれらのタスクを個別に研究してきた。
しかし、光関連タスクは基本的な性質を共有している。
一 異なる色のチャネルに異なる光の特性があり、
二 時間及び周波数領域に反映されるチャネル差
共通光特性ガイダンスに基づいて,異なる光関連タスクを処理可能な統合フレームワークであるLearning Adaptive Lighting Network (LALNet)を提案する。
具体的には、異なる色チャネルの光差を強調する色分離機能を導入し、光誘導注意(LGA)による従来の色混合機能と組み合わせる。
LGAは、チャンネルの差異に着目し、チャンネル間の視覚的整合性を確保するために、色分離機能を利用する。
色分離した特徴を生成するためのデュアルドメインチャネル変調と、色混合した特徴を生成するための視覚状態空間モジュールを備えたウェーブレットを導入する。
4つの代表的な光関連タスクに関する大規模な実験により、LALNetはベンチマークテストにおいて最先端の手法を著しく上回り、計算資源を少なくすることを示した。
私たちはhttps://xxxxxx2025.github.io/LALNet/で匿名のオンラインデモを行います。
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