論文の概要: FLOL: Fast Baselines for Real-World Low-Light Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09718v1
• Date: Thu, 16 Jan 2025 18:06:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-17 15:09:24.661885
• Title: FLOL: Fast Baselines for Real-World Low-Light Enhancement
• Title（参考訳）: FLOL: リアルタイム低照度化のための高速ベースライン
• Authors: Juan C. Benito, Daniel Feijoo, Alvaro Garcia, Marcos V. Conde,
• Abstract要約: 低光画像強調(LLIE)は、計算写真や画像撮影において重要な課題である。 本稿では,周波数領域と空間領域における画像処理を組み合わせた軽量ニューラルネットワークを提案する。 我々の手法であるFLOL+は,このタスクにおいて最も高速なモデルの一つであり,一般的な実シーンデータセットの最先端結果を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.646501936980895
• License:
• Abstract: Low-Light Image Enhancement (LLIE) is a key task in computational photography and imaging. The problem of enhancing images captured during night or in dark environments has been well-studied in the image signal processing literature. However, current deep learning-based solutions struggle with efficiency and robustness in real-world scenarios (e.g. scenes with noise, saturated pixels, bad illumination). We propose a lightweight neural network that combines image processing in the frequency and spatial domains. Our method, FLOL+, is one of the fastest models for this task, achieving state-of-the-art results on popular real scenes datasets such as LOL and LSRW. Moreover, we are able to process 1080p images under 12ms. Code and models at https://github.com/cidautai/FLOL
• Abstract（参考訳）: 低光画像強調(LLIE)は、計算写真や画像撮影において重要な課題である。 夜間や暗黒環境で撮影された画像の強調問題は、画像信号処理の文献でよく研究されている。 しかし、現在のディープラーニングベースのソリューションは、現実のシナリオ(例えば、ノイズのあるシーン、飽和画素、照明の悪いシーン)において、効率性と堅牢性に苦しむ。 本稿では,周波数領域と空間領域における画像処理を組み合わせた軽量ニューラルネットワークを提案する。 FLOL+は,LOLやLSRWのような一般的な実シーンのデータセットに対して,最先端の処理結果を実現するため,このタスクにおいて最速のモデルである。 さらに、12msで1080pの画像を処理できます。 Code and Model at https://github.com/cidautai/FLOL

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