論文の概要: Leveraging Content and Context Cues for Low-Light Image Enhancement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07693v1
- Date: Tue, 10 Dec 2024 17:32:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-11 14:35:57.827331
- Title: Leveraging Content and Context Cues for Low-Light Image Enhancement
- Title（参考訳）: 低照度画像強調のためのコンテンツとコンテキストキューの活用
- Authors: Igor Morawski, Kai He, Shusil Dangi, Winston H. Hsu,
- Abstract要約: 低照度条件はマシン認知に悪影響を及ぼし、現実のコンピュータビジョンシステムの性能を制限する。
本稿では、CLIPモデルを利用して、画像の先行と意味的ガイダンスの取得により、既存のゼロ参照低照度化を改善することを提案する。
提案手法は,画像のコントラストと色調の改善,背景背景の識別の改善に有効であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.97198463881292
- License:
- Abstract: Low-light conditions have an adverse impact on machine cognition, limiting the performance of computer vision systems in real life. Since low-light data is limited and difficult to annotate, we focus on image processing to enhance low-light images and improve the performance of any downstream task model, instead of fine-tuning each of the models which can be prohibitively expensive. We propose to improve the existing zero-reference low-light enhancement by leveraging the CLIP model to capture image prior and for semantic guidance. Specifically, we propose a data augmentation strategy to learn an image prior via prompt learning, based on image sampling, to learn the image prior without any need for paired or unpaired normal-light data. Next, we propose a semantic guidance strategy that maximally takes advantage of existing low-light annotation by introducing both content and context cues about the image training patches. We experimentally show, in a qualitative study, that the proposed prior and semantic guidance help to improve the overall image contrast and hue, as well as improve background-foreground discrimination, resulting in reduced over-saturation and noise over-amplification, common in related zero-reference methods. As we target machine cognition, rather than rely on assuming the correlation between human perception and downstream task performance, we conduct and present an ablation study and comparison with related zero-reference methods in terms of task-based performance across many low-light datasets, including image classification, object and face detection, showing the effectiveness of our proposed method.
- Abstract（参考訳）: 低照度条件はマシン認知に悪影響を及ぼし、現実のコンピュータビジョンシステムの性能を制限する。
低照度データは限定的かつ注釈付けが難しいため,低照度画像の高精細化やダウンストリームタスクモデルの性能向上に焦点をあてる。
本稿では、CLIPモデルを利用して、画像の先行と意味的ガイダンスの取得により、既存のゼロ参照低照度化を改善することを提案する。
具体的には、画像サンプリングに基づいて、画像の事前学習を行うためのデータ拡張戦略を提案し、ペアやアンペアのノーマルライトデータを必要とせずに、事前学習を行う。
次に、画像トレーニングパッチに関するコンテンツとコンテキストの両方を導入し、既存の低照度アノテーションを最大限活用する意味指導戦略を提案する。
定性的な研究において,提案手法は画像のコントラストと色調を改良し,背景背景の識別を向上し,ゆるやかな過飽和や雑音の過度な増幅を減らし,関連するゼロ参照手法に共通することを示す。
人間の知覚と下流のタスク性能の相関を仮定するよりも、機械認知を目標とするので、画像分類、物体検出、顔検出を含む多くの低照度データセットにおけるタスクベース性能の観点から、関連ゼロ参照手法との比較を行い、提案手法の有効性を示す。
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