Djupt lärande-baserade metoder har uppnått anmärkningsvärd framgång i bild restaurering och förbättring, men är de fortfarande konkurrenskraftiga när det finns en brist på parade träningsdata? Som ett exempel utforskar detta papper problemet med att förbättra bilden med låg ljusstyrka, där det i praktiken är extremt svårt att samtidigt ta ett lågljus och ett normalt ljusfoto av samma visuella scen. Vi föreslår en mycket effektiv oövervakad generativ adversarial nätverk, Dubbed EnlightenGAN, som kan tränas utan låg / normal-ljus bildpar, men visar sig generalisera mycket bra på olika verkliga testbilder. I stället för att övervaka lärandet med hjälp av mark-sanningsdata, föreslår vi att regularisera den oparerade utbildningen med hjälp av den information som utvinns från själva inmatningen, och jämföra en rad innovationer för den låga-ljusbild förbättring problem, inklusive en global-lokal discriminator struktur, en själv-regularized perceptual förlust fusion, och uppmärksamhetsmekanism. Genom omfattande experiment överträffar vårt föreslagna tillvägagångssätt de senaste metoderna under en mängd olika mätvärden när det gäller visuell kvalitet och subjektiv användarstudie. Tack vare den stora flexibilitet som oparade utbildningar medför, visar sig EnlightenGAN vara lätt att anpassa till att förbättra verkliga bilder från olika domäner. Koden finns på https://github.com/yueruchen/ EnlightenGAN.
EnlightenGAN REF, en oövervakad GAN-baserad och pionjär metod som lär sig att förbättra låga ljusbilder med hjälp av oparerad låg / normal ljusdata.
EnlightenGAN: Deep Light Enhancement without Paired Supervision
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}