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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.2
- 수록면
- 135 - 145 (11page)
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Recently, deep-learning based methods for low-light image enhancement accomplish great success through supervised learning. However, they still suffer from the lack of sufficient training data due to difficulty of obtaining a large amount of low-/normal-light image pairs in real environments. In this paper, we propose an unsupervised learning approach for single low-light image enhancement using the bright channel prior (BCP), which gives the constraint that the brightest pixel in a small patch is likely to be close to 1. With this prior, pseudo ground-truth is first generated to establish an unsupervised loss function. The proposed enhancement network is then trained using the proposed unsupervised loss function. To the best of our knowledge, this is the first attempt that performs a low-light image enhancement through unsupervised learning. In addition, we introduce a self-attention map for preserving image details and naturalness in the enhanced result. We validate the proposed method on various public datasets, demonstrating that our method achieves competitive performance over state-of-the-arts.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안하는 방식
4. 실험
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (28)
참고문헌 신청
J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, and A. Farhadi, “You Only Look Once: Unified, Realtime Object Detection,” Proceeding of Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 779-788, 2016.
J. Deng, W. Dong, R. Socher, L.J. Li, K. Li, and L.F. Fei, “Imagenet: A Large-scale Hierarchical Image Database,” Proceeding of Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 248-255, 2009.
L.C. Chen, G. Papandreou, I. Kokkinos, K. Murphy, and A.L. Yuille, “Deeplab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional nets, Atrous Convolution, and Fully Connected Crfs,” Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 40, No. 4, pp. 834- 848, 2017.
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