COMO-ViT论文阅读笔记
Low-Light Image Enhancement with Illumination-Aware Gamma Correction and Complete Image Modelling Network
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这是一篇美团、旷视、深先院、华为诺亚方舟实验室、中国电子科技大学 五个单位合作的ICCV2023的暗图增强论文,不过没有开源代码。
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文章的贡献点一个是提出了Global Gamma Correction Module 和 Local Gamma Correction Module相结合的illumination adaptive gamma correction模块,一个是提出了COMO-ViT的网络结构。整体流程如下图所示
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流程分为3个stage,首先是对暗图 I I I进行卷积pooling全连接sigmoid,产生进行全局gamma校正的参数实现gamma校正。这里把gamma校正展开成泰勒公式以加速运算
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第二个stage则是把gamma校正后的图片和原图一起送进第二阶段的网络提取特征,并且用到了空间注意力机制,然后将两个特征加到一起作为融合后的特征送进第三阶段的网络。
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第三阶段则两个分支,一个transformer分支进行non-overlapping window内部的self-attention,一个CNN分支补充transformer分支因为window之间没有交互的缺点,把CNN的特征和transformer的特征加在一起,再送进一个global的transformer做window之间的注意力,输出作为送进下一层的特征。多个这样的操作后,卷积sigmoid得到local gamma 校正的参数,进行local 的gamma校正:
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损失函数如下:
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最后是在LOLv2-Real上达到了22.2的PSNR(没有和LLFlow比哈哈哈):
总结
- 个人感觉,泰勒展开应该是没有加速效果的,不仅没有开源,也没有给这个的消融实验;同时呢,只给PSNR和SSIM是很少见的,LPIPS LOE FID NIQE都没有给,比PSNR也没有和LLFlow(25.42的PSNR)比。感觉发ICCV有点。。。
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