論文の概要: FusionNet: Multi-model Linear Fusion Framework for Low-light Image Enhancement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.19295v1
- Date: Sun, 27 Apr 2025 16:22:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.220912
- Title: FusionNet: Multi-model Linear Fusion Framework for Low-light Image Enhancement
- Title（参考訳）: FusionNet:低照度画像強調のための多モデル線形融合フレームワーク
- Authors: Kangbiao Shi, Yixu Feng, Tao Hu, Yu Cao, Peng Wu, Yijin Liang, Yanning Zhang, Qingsen Yan,
- Abstract要約: FusionNetは、多様な色空間をまたいだグローバルな特徴とローカルな特徴を捉えるために並列に動作する、新しいマルチモデル線形融合フレームワークである。
ヒルベルト空間理論的な保証によって支えられた線形融合戦略を取り入れることで、FusionNetはネットワークの崩壊を軽減し、過度の訓練コストを削減できる。
CVPR2025 NTIRE Low Light Enhancement Challengeで1位を獲得した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.13579140792305
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The advent of Deep Neural Networks (DNNs) has driven remarkable progress in low-light image enhancement (LLIE), with diverse architectures (e.g., CNNs and Transformers) and color spaces (e.g., sRGB, HSV, HVI) yielding impressive results. Recent efforts have sought to leverage the complementary strengths of these paradigms, offering promising solutions to enhance performance across varying degradation scenarios. However, existing fusion strategies are hindered by challenges such as parameter explosion, optimization instability, and feature misalignment, limiting further improvements. To overcome these issues, we introduce FusionNet, a novel multi-model linear fusion framework that operates in parallel to effectively capture global and local features across diverse color spaces. By incorporating a linear fusion strategy underpinned by Hilbert space theoretical guarantees, FusionNet mitigates network collapse and reduces excessive training costs. Our method achieved 1st place in the CVPR2025 NTIRE Low Light Enhancement Challenge. Extensive experiments conducted on synthetic and real-world benchmark datasets demonstrate that the proposed method significantly outperforms state-of-the-art methods in terms of both quantitative and qualitative results, delivering robust enhancement under diverse low-light conditions.
- Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)の出現は、様々なアーキテクチャ(例えば、CNNやトランスフォーマー)と色空間(例えば、sRGB、HSV、HVI)による低照度画像拡張(LLIE)の顕著な進歩をもたらしている。
近年の取り組みは、これらのパラダイムの補完的な強みを活用し、様々な劣化シナリオにおけるパフォーマンス向上のための有望なソリューションを提供しようとしている。
しかし、既存の融合戦略は、パラメータの爆発、最適化の不安定性、機能的ミスアライメントといった課題によって妨げられ、さらなる改善が制限される。
これらの問題を克服するため、FusionNetは並列に動作する新しい多モデル線形融合フレームワークであり、多様な色空間をまたいだグローバルな特徴と局所的な特徴を効果的に捉えることができる。
ヒルベルト空間理論的な保証によって支えられた線形融合戦略を取り入れることで、FusionNetはネットワークの崩壊を軽減し、過度の訓練コストを削減できる。
CVPR2025 NTIRE Low Light Enhancement Challengeで1位を獲得した。
合成および実世界のベンチマークデータセットで行った大規模な実験により、提案手法は定量および定性的な結果の両方で最先端の手法を著しく上回り、多様な低照度条件下で堅牢な拡張を実現することを示した。
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