17일 전

M-Net+에 대한 반파형 주파수 주의 메커니즘을 활용한 저조도 이미지 증강

Chi-Mao Fan, Tsung-Jung Liu, Kuan-Hsien Liu
M-Net+에 대한 반파형 주파수 주의 메커니즘을 활용한 저조도 이미지 증강
초록

저조도 이미지 증강은 어두운 이미지를 적절한 밝기로 강화하는 컴퓨터 비전 과제이다. 이는 이미지 복원 분야에서 불안정한 문제(ill-posed problem)로 간주될 수 있다. 딥 신경망의 성공적인 발전에 따라 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Networks)은 전통적인 알고리즘 기반 방법을 능가하며 컴퓨터 비전 분야의 주류 기술로 자리 잡았다. 증강 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해, 우리는 개선된 계층적 모델 M-Net+ 기반의 이미지 증강 네트워크(HWMNet)를 제안한다. 특히, M-Net+에 반파형 웨이블릿 주의 메커니즘 블록(Half Wavelet Attention Block)을 도입하여 웨이블릿 도메인에서의 특징을 풍부하게 했다. 또한, 제안한 HWMNet은 정량적 지표와 시각적 품질 측면에서 두 가지 이미지 증강 데이터셋에서 경쟁력 있는 성능을 보였다. 소스 코드와 사전 학습된 모델은 https://github.com/FanChiMao/HWMNet 에서 공개되어 있다.