Låg-end och kompakta mobilkameror visar begränsad fotokvalitet främst på grund av utrymme, hårdvara och budget begränsningar. I detta arbete föreslår vi en djupinlärning lösning som översätter bilder tagna av kameror med begränsad kapacitet till DSLR-kvalitet bilder automatiskt. Vi tar itu med detta problem genom att införa en svagt övervakad fotoförstärkare (WESPE) - en ny bild-till-bild Generative Adversarial Network-baserad arkitektur. Den föreslagna modellen utbildas under svag övervakning: Till skillnad från tidigare arbeten finns det inget behov av stark övervakning i form av en stor kommenterad datauppsättning av anpassade original/förstärkta fotopar. Det enda kravet är två olika dataset: en från källkameran, och en som består av godtyckliga högkvalitativa bilder som i allmänhet kan krypa in från Internet - det visuella innehåll som de uppvisar kan vara orelaterat. I detta arbete betonar vi en omfattande utvärdering av uppnådda resultat. Förutom standardmålmått och subjektiv användarstudie utbildar vi en virtuell mätare i form av ett separat CNN som efterliknar mänskliga mätare på Flickr data och använder detta nätverk för att få referenspoäng för både ursprungliga och förbättrade bilder. Våra experiment på datauppsättningarna DPED, KITTI och Cityscapes samt bilder från flera generationer av smartphones visar att WESPE producerar jämförbara eller förbättrade kvalitativa resultat med toppmoderna starkt övervakade metoder.
Ignatov m.fl. REF designa en svagt övervakad bild-till-bild GAN-baserat nätverk, ta bort behovet av pixel-wise justering av bildpar.
WESPE: Weakly Supervised Photo Enhancer for Digital Cameras
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}