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J-GLOBAL ID：202202259203089922   整理番号：22A0630455

擬似良く露出した画像を用いた軽量低光強調ネットワークの学習【JST・京大機械翻訳】

Learning Lightweight Low-Light Enhancement Network Using Pseudo Well-Exposed Images

著者 (4件)： Ko Seonggwan (Department of Computer Science and Engineering, Chungnam National University, Yuseong-gu, Daejeon, Republic of Korea) ,  Park Jinsun (School of Computer Science and Engineering, Pusan National University, Geumjeong-gu, Busan, Republic of Korea) ,  Chae Byungjoo (Department of Electronics Engineering, Chungnam National University, Yuseong-gu, Daejeon, Republic of Korea) ,  Cho Donghyeon (Department of Electronics Engineering, Chungnam National University, Yuseong-gu, Daejeon, Republic of Korea)
資料名： IEEE Signal Processing Letters  (IEEE Signal Processing Letters)
巻： 29  ページ： 289-293  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0576A  ISSN： 1070-9908  CODEN： ISPLEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,深層学習ベースの低光画像強調アルゴリズムに関心が集まっている。この興味により,様々な合成低光画像データセットが公開されている。しかし,実世界の低光と良く露出された画像対データセットはまだ不足している。本論文では,実世界低光画像データセットと実用的軽量低光画像強調ネットワークを提案した。大規模現実世界の低光データセットを構築するために,著者らは,著者ら自身によって曝露された画像を捉えるだけでなく,インターネットから曝露された画像も収集した。次に,著者らは,各低光画像に対して擬似井戸曝露画像を生成した。実世界低光画像と擬似井戸露光画像対を用いて,知識蒸留による軽量深層CNNモデルを示した。実験結果は,様々なデータセットに対して提案した方法の有効性と実用性を実証した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *ネットワーク ,  蒸留 ,  露光 ,  *画像 ,  画像強調 ,  深層 ,  有効性 ,  インターネット
準シソーラス用語： 実用性 ,  深層学習 ,  軽量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 擬似 ,  軽量 ,  学習