低照度画像強化のためのプログレッシブ デュアル ブランチ ネットワーク 論文読書ノート

• これは、2022 年に中国科学院の Journal of Area 2 に掲載された教師あり暗画像強調に関する論文です。

• ネットワーク構造は以下の図に示されています。
  
  ARM モジュールは以下の図に示されています。
  
  CAB モジュールは以下の図に示されています。 LKA モジュールは
  
  実際にいくつかの大きなコンボリューション カーネルを組み込みます。
  
  AFB モジュールは以下の図に示されています。 :
  

• これらのネットワーク構造には特別な点はありません。次々と複雑化しても意味がありません。最終的に予測される結果は、次の 2 つの分岐の合計です。
  

• 損失関数は、強調結果と GT の滑らかな L1 損失と、逆画像強調結果と GT 逆画像の滑らかな L1 損失の重み付き合計です。
  
  
  

• 実験結果から判断すると、色調は良くなり、PSNRとSSIMはかなり高くなります。
  
  

• 要約: ネットワーク構造を構築するのは本当に面白くありません。デュアルブランチのフロントとバックのグラフでもいくつかの作業が行われています。唯一のことは、この滑らかな L1 損失がいくつかのタスクで使用されているようだということです。試してみてください。将来。