論文の概要: Underwater Image Enhancement by Convolutional Spiking Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20485v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 12:15:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:19:47.690368
• Title: Underwater Image Enhancement by Convolutional Spiking Neural Networks
• Title（参考訳）: 畳み込み型ニューラルネットワークによる水中画像の強調
• Authors: Vidya Sudevan, Fakhreddine Zayer, Rizwana Kausar, Sajid Javed, Hamad Karki, Giulia De Masi, Jorge Dias,
• Abstract要約: 本稿では,水中画像の可視性向上のためのSNNベースのUIEアルゴリズムであるUIE-SNNを紹介する。 トレーニングデータセットがUIE-SNNアーキテクチャのユニークな利点であるエネルギー削減に与える影響を探索し、検証する。 提案アルゴリズムは,PSNRとSSIMを比較検討した結果,PSNRとSSIMを比較検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.780557477791034
• License:
• Abstract: Underwater image enhancement (UIE) is fundamental for marine applications, including autonomous vision-based navigation. Deep learning methods using convolutional neural networks (CNN) and vision transformers advanced UIE performance. Recently, spiking neural networks (SNN) have gained attention for their lightweight design, energy efficiency, and scalability. This paper introduces UIE-SNN, the first SNN-based UIE algorithm to improve visibility of underwater images. UIE-SNN is a 19- layered convolutional spiking encoder-decoder framework with skip connections, directly trained using surrogate gradient-based backpropagation through time (BPTT) strategy. We explore and validate the influence of training datasets on energy reduction, a unique advantage of UIE-SNN architecture, in contrast to the conventional learning-based architectures, where energy consumption is model-dependent. UIE-SNN optimizes the loss function in latent space representation to reconstruct clear underwater images. Our algorithm performs on par with its non-spiking counterpart methods in terms of PSNR and structural similarity index (SSIM) at reduced timesteps ($T=5$) and energy consumption of $85\%$. The algorithm is trained on two publicly available benchmark datasets, UIEB and EUVP, and tested on unseen images from UIEB, EUVP, LSUI, U45, and our custom UIE dataset. The UIE-SNN algorithm achieves PSNR of \(17.7801~dB\) and SSIM of \(0.7454\) on UIEB, and PSNR of \(23.1725~dB\) and SSIM of \(0.7890\) on EUVP. UIE-SNN achieves this algorithmic performance with fewer operators (\(147.49\) GSOPs) and energy (\(0.1327~J\)) compared to its non-spiking counterpart (GFLOPs = \(218.88\) and Energy=\(1.0068~J\)). Compared with existing SOTA UIE methods, UIE-SNN achieves an average of \(6.5\times\) improvement in energy efficiency. The source code is available at \href{https://github.com/vidya-rejul/UIE-SNN.git}{UIE-SNN}.
• Abstract（参考訳）: 水中画像強調(UIE)は、自律的な視覚に基づくナビゲーションを含む海洋アプリケーションの基本である。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とビジョントランスフォーマーを用いたディープラーニング手法によりUIE性能が向上した。 近年、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、その軽量設計、エネルギー効率、スケーラビリティに注目を集めている。 本稿では,水中画像の可視性向上のためのSNNベースのUIEアルゴリズムであるUIE-SNNを紹介する。 UIE-SNNは19階層の畳み込みスパイクエンコーダ・デコーダフレームワークで、スキップ接続を持ち、時間的勾配に基づくバックプロパゲーション(BPTT)戦略を直接トレーニングしている。 エネルギー消費がモデルに依存している従来の学習ベースアーキテクチャとは対照的に、UIE-SNNアーキテクチャの独特な利点であるエネルギー削減に対するトレーニングデータセットの影響について検討し、検証する。 UIE-SNNは、潜時空間表現における損失関数を最適化し、透明な水中画像の再構成を行う。 提案アルゴリズムは,PSNR と構造類似度指数 (SSIM) の非スパイキング手法と同等の時間ステップ (T=5$) で動作し,エネルギー消費量は 85\% である。 このアルゴリズムは、UIEBとEUVPという2つの公開ベンチマークデータセットでトレーニングされており、UIEB、EUVP、LSUI、U45、カスタムUIEデータセットの未確認イメージでテストされています。 UIE-SNNアルゴリズムは、UIEB上の \(17.7801~dB\) のPSNRと、EUVP上の \(23.1725~dB\) のPSNRと、EUVP上の \(0.7890\) のSSIMを達成する。 UIE-SNNはこのアルゴリズムの性能を、非スパイキング(GFLOPs = \(218.88\)とエネルギ=\(1.0068~J\)と比較して、より少ない演算子(\(147.49\)とエネルギー(\(0.1327~J\))で達成する。 既存のSOTA UIE法と比較して、UIE-SNNはエネルギー効率を平均(6.5\times\)改善している。 ソースコードは \href{https://github.com/vidya-rejul/UIE-SNN.git}{UIE-SNN} で公開されている。

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