論文の概要: DarkIR: Robust Low-Light Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13443v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 02:31:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 16:46:02.569152
• Title: DarkIR: Robust Low-Light Image Restoration
• Title（参考訳）: DarkIR:ロバストな低照度画像復元
• Authors: Daniel Feijoo, Juan C. Benito, Alvaro Garcia, Marcos V. Conde,
• Abstract要約: マルチタスク低照度画像復元のための効率的でロバストなニューラルネットワークを提案する。 我々のモデルであるDarkIRは、人気のあるLOLBlur、LOLv2、Real-LOLBlurデータセット上で、最先端の新たな結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.646501936980895
• License:
• Abstract: Photography during night or in dark conditions typically suffers from noise, low light and blurring issues due to the dim environment and the common use of long exposure. Although Deblurring and Low-light Image Enhancement (LLIE) are related under these conditions, most approaches in image restoration solve these tasks separately. In this paper, we present an efficient and robust neural network for multi-task low-light image restoration. Instead of following the current tendency of Transformer-based models, we propose new attention mechanisms to enhance the receptive field of efficient CNNs. Our method reduces the computational costs in terms of parameters and MAC operations compared to previous methods. Our model, DarkIR, achieves new state-of-the-art results on the popular LOLBlur, LOLv2 and Real-LOLBlur datasets, being able to generalize on real-world night and dark images. Code and models at https://github.com/cidautai/DarkIR
• Abstract（参考訳）: 夜間や暗い環境での撮影は通常、暗い環境や長時間露光の一般的な使用によるノイズ、低照度、ぼやけた問題に悩まされる。 これらの条件下では、デブロアリングと低照度画像強調(LLIE)が関係しているが、画像復元におけるほとんどのアプローチは、これらの課題を別々に解決している。 本稿では,マルチタスク低照度画像復元のための効率的で堅牢なニューラルネットワークを提案する。 トランスフォーマーベースモデルの現在の傾向に従う代わりに、効率的なCNNの受容場を強化する新しい注意機構を提案する。 提案手法は,従来の手法に比べてパラメータやMAC演算の計算コストを削減している。 我々のモデルであるDarkIRは、人気のあるLOLBlur、LOLv2、Real-LOLBlurデータセット上で、最先端の成果を新たに達成し、現実世界の夜や暗い画像に一般化することができる。 Code and Model at https://github.com/cidautai/DarkIR

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