論文の概要: GT-Mean Loss: A Simple Yet Effective Solution for Brightness Mismatch in Low-Light Image Enhancement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20148v1
- Date: Sun, 27 Jul 2025 06:54:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-29 16:23:57.077499
- Title: GT-Mean Loss: A Simple Yet Effective Solution for Brightness Mismatch in Low-Light Image Enhancement
- Title(参考訳): GT-Mean Loss:低照度画像強調における明度ミスマッチの簡易かつ効果的な解法
- Authors: Jingxi Liao, Shijie Hao, Richang Hong, Meng Wang,
- Abstract要約: 低照度画像強調(LLIE)は、低照度条件下で撮影された画像の視覚的品質を改善することを目的としている。
監督されたLLIE研究では、拡張された画像の全体的な明るさと、その根底にある真実との矛盾が、しばしば見過ごされがちである。
本稿では,GT平均損失(GT平均損失)を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 40.52150741660363
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Low-light image enhancement (LLIE) aims to improve the visual quality of images captured under poor lighting conditions. In supervised LLIE research, there exists a significant yet often overlooked inconsistency between the overall brightness of an enhanced image and its ground truth counterpart, referred to as brightness mismatch in this study. Brightness mismatch negatively impact supervised LLIE models by misleading model training. However, this issue is largely neglected in current research. In this context, we propose the GT-mean loss, a simple yet effective loss function directly modeling the mean values of images from a probabilistic perspective. The GT-mean loss is flexible, as it extends existing supervised LLIE loss functions into the GT-mean form with minimal additional computational costs. Extensive experiments demonstrate that the incorporation of the GT-mean loss results in consistent performance improvements across various methods and datasets.
- Abstract(参考訳): 低照度画像強調(LLIE)は、低照度条件下で撮影された画像の視覚的品質を改善することを目的としている。
監督されたLLIE研究では、拡張された画像の全体的な明るさと、その地上の真実との矛盾が、しばしば見過ごされがちである。
明るさミスマッチは、誤学習モデルトレーニングによる教師付きLLIEモデルに悪影響を及ぼす。
しかし、この問題は現在の研究では無視されている。
本稿では,GT平均損失(GT平均損失)を提案する。
GT平均損失は、既存の教師付きLLIE損失関数を最小の計算コストでGT平均形式に拡張するため、柔軟である。
大規模な実験により、GT平均損失が組み込まれたことにより、様々なメソッドやデータセット間で一貫したパフォーマンス改善が達成された。
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