3D LUT ベースの白バランス補正モデル「WB LUTs」: 対照学習による高品質化

Belangrijkste concepten

3D LUT ベースの白バランス補正モデル「WB LUTs」は、対照学習と新規なハードサンプルマイニング手法を用いることで、従来の3D LUTモデルに比べて25.5%の品質向上を実現する。また、状態の最先端モデルと同等の性能を示しつつ、300倍の高速性と12.7倍の小メモリ使用量を実現している。

Samenvatting

本論文では、3D LUT ベースの白バランス補正モデル「WB LUTs」を提案している。従来の画像変換ベースの手法では、低解像度での処理とアップサンプリングが必要となり、実時間処理の障壁となっていた。一方、3D LUTは高解像度画像に対して効率的に適用できるため、WB LUTsでは3D LUTを活用している。

具体的には、シーン分類器ネットワークと複数の基底 LUT を組み合わせることで、シーンに適応的な3D LUTを生成する。さらに、対照学習フレームワークとハードサンプルマイニング手法を導入することで、シーンに依存しない照明指向の特徴表現を学習し、白バランス補正の品質を大幅に向上させている。

実験結果では、WB LUTsが状態の最先端モデルと同等の白バランス補正性能を示しつつ、300倍の高速性と12.7倍の小メモリ使用量を実現していることを確認している。定量的評価では、平均 ∆E2000 値で25.5%の改善を示している。また、定性的にも従来モデルに比べて優れた白バランス補正結果が得られている。

Statistieken

提案手法のWB LUTsは、従来モデルと比べて平均実行時間が300倍高速である。
WB LUTsのモデルサイズは従来モデルの12.7倍小さい。
WB LUTsの平均 ∆E2000 値は従来モデルより25.5%改善している。

Citaten

"3D LUTは高解像度画像に対して効率的に適用できるため、WB LUTsでは3D LUTを活用している。"
"対照学習フレームワークとハードサンプルマイニング手法を導入することで、シーンに依存しない照明指向の特徴表現を学習し、白バランス補正の品質を大幅に向上させている。"
"実験結果では、WB LUTsが状態の最先端モデルと同等の白バランス補正性能を示しつつ、300倍の高速性と12.7倍の小メモリ使用量を実現している。"

Belangrijkste Inzichten Gedestilleerd Uit

WB LUTs: Contrastive Learning for White Balancing Lookup Tables

by Sai Kumar Re... om arxiv.org 04-17-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.10133.pdf

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