論文の概要: Recognition-Oriented Low-Light Image Enhancement based on Global and Pixelwise Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.04210v1
• Date: Wed, 08 Jan 2025 01:09:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-09 14:55:14.110811
• Title: Recognition-Oriented Low-Light Image Enhancement based on Global and Pixelwise Optimization
• Title（参考訳）: グローバル・アンド・ピクセルワイズ最適化に基づく認識指向低光画像強調
• Authors: Seitaro Ono, Yuka Ogino, Takahiro Toizumi, Atsushi Ito, Masato Tsukada,
• Abstract要約: 本稿では,認識モデルの性能向上を目的とした,新しい低照度画像強調手法を提案する。 提案手法は,下流認識モデルの再学習を必要とせず,低照度認識性能を向上させるフィルタとして適用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4951599300340954
• License:
• Abstract: In this paper, we propose a novel low-light image enhancement method aimed at improving the performance of recognition models. Despite recent advances in deep learning, the recognition of images under low-light conditions remains a challenge. Although existing low-light image enhancement methods have been developed to improve image visibility for human vision, they do not specifically focus on enhancing recognition model performance. Our proposed low-light image enhancement method consists of two key modules: the Global Enhance Module, which adjusts the overall brightness and color balance of the input image, and the Pixelwise Adjustment Module, which refines image features at the pixel level. These modules are trained to enhance input images to improve downstream recognition model performance effectively. Notably, the proposed method can be applied as a frontend filter to improve low-light recognition performance without requiring retraining of downstream recognition models. Experimental results demonstrate that our method improves the performance of pretrained recognition models under low-light conditions and its effectiveness.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,認識モデルの性能向上を目的とした,新しい低照度画像強調手法を提案する。 近年のディープラーニングの進歩にもかかわらず、低照度条件下での画像認識は依然として課題である。 従来の低照度画像強調法は人間の視力の視認性を向上させるために開発されてきたが,認識モデルの性能向上に特化していない。 提案手法は,入力画像の全体輝度と色バランスを調整するGlobal Enhance Moduleと,画素レベルの画像特徴を改良するPixelwise Adjustment Moduleの2つの重要なモジュールから構成される。 これらのモジュールは、入力画像を強化し、下流認識モデルの性能を効果的に向上するために訓練される。 特に,提案手法は,下流認識モデルの再学習を必要とせずに,低照度認識性能を向上させるために,フロントエンドフィルタとして適用することができる。 実験結果から, 低照度条件下での事前学習モデルの性能向上とその有効性が確認された。

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