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CVPR 2023【已开源】| 最强低光照增强,利用语义感知黑暗
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低光图像增强 (LLIE) 研究如何改善照明并生成正常光图像。大多数现有方法通过全局和统一的方式改进低光图像,而没有考虑不同区域的语义信息。没有语义先验,网络可能很容易偏离区域的原始颜色。为了解决这个问题,我们提出了一种新的语义感知知识引导框架(SKF),它可以帮助弱光增强模型学习封装在语义分割模型中的丰富多样的先验。我们专注于从三个关键方面整合语义知识:在特征表示空间中明智地整合语义先验的语义感知嵌入模块,保持各种实例颜色一致性的语义引导颜色直方图损失,以及语义引导的对抗性损失,通过语义先验产生更自然的纹理。我们的 SKF 在充当 LLIE 任务的通用框架方面很有吸引力。大量实验表明,配备 SKF 的模型在多个数据集上明显优于基线,我们的 SKF 很好地泛化到不同的模型和场景。 Title: Learning Semantic-Aware Knowledge Guidance for Low-Light Image Enhancement Paper:https://arxiv.org/pdf/2304.07039.pdf Code:https://github.com/langmanbusi/Semantic-Aware-Low-Light-Image-Enhancement
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