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CVPR 2023 Highlight【已开源】| DNF:光明的使者,让黑夜也如白昼!新颖的低光照图片增强框架!
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RAW 数据的独有属性显示了低光图像增强的巨大潜力。然而,在单阶段和多阶段方法中,性能受到现有体系结构的固有限制的瓶颈。由于域模糊性,跨两个不同域(噪声到清洁和 RAW 到 sRGB)的混合映射会误导单阶段方法。多阶段方法仅通过每个阶段的结果图像传播信息,而忽略了有损图像级数据流中的丰富特征。在本文中,我们探讨了这些瓶颈的通用解决方案,并提出了一个 Decouple aNd Feedback 框架,缩写为 DNF。为了减轻域歧义,特定于域的子任务被解耦,同时充分利用 RAW 和 sRGB 域中的独特属性。具有反馈机制的跨阶段特征传播避免了图像级数据流引起的信息丢失。我们方法的两个关键见解令人满意地解决了基于 RAW 数据的低光图像增强的固有局限性,使我们的方法能够以仅 19% 的参数大幅优于以前的最先进方法,在 SID 的 Sony 和 Fuji 子集上实现 0.97dB 和 1.30dB PSNR 改进。 论文标题:DNF: Decouple and Feedback Network for Seeing in the Dark 论文链接:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/papers/Jin_DNF_Decouple_and_Feedback_Network_for_Seeing_in_the_Dark_CVPR_2023_paper.pdf 论文源码:https://github.com/Srameo/DNF
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