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ICCV 2023|迭代prompt学习用于无监督背光图像增强
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https://github.com/ZhexinLiang/CLIP-LIT https://arxiv.org/abs/2303.17569 通过探索对比语言图像预训练(CLIP)在像素级图像增强方面的潜力,我们提出了一种新颖的无监督背光图像增强方法,缩写为 CLIP-LIT。 我们表明,开放世界 CLIP 先验不仅有助于区分背光图像和光线充足的图像,而且还有助于感知具有不同亮度的异质区域,从而促进增强网络的优化。 与高级任务和图像处理任务不同,直接将 CLIP 应用于增强任务并非易事,因为很难找到准确的提示。 为了解决这个问题,我们设计了一个提示学习框架,首先通过限制CLIP中提示(负/正样本)和相应图像(背光图像/光线充足的图像)之间的文本图像相似度来学习初始提示对 潜在空间。 然后,我们根据增强结果和初始提示对之间的文本图像相似度来训练增强网络。 为了进一步提高初始提示对的准确性,我们迭代地微调提示学习框架,通过排名学习来减少背光图像、增强结果和光线充足图像之间的分布差距,从而提高增强性能。 我们的方法在更新即时学习框架和增强网络之间交替,直到获得视觉上令人愉悦的结果。 大量的实验表明,我们的方法在视觉质量和泛化能力方面优于最先进的方法,而无需任何配对数据。
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