要約
画像復元タスクのパフォーマンスを向上させるために設計された新しい損失関数である LuminanceL1Loss を紹介します。
Retinexformer、BUIFD、および DnCNN アーキテクチャに適用した場合、MSE よりも優れていることを実証します。
私たちが提案する LuminanceL1Loss は、画像をグレースケールに変換し、その後グレースケールとカラー チャネルの両方の MSE 損失を計算するという独自のアプローチを活用しています。
実験結果は、この革新的な損失関数が従来の方法よりも一貫して優れていることを示し、画像のノイズ除去や画像再構成におけるその他の関連タスクにおける可能性を示しています。
最大4.7dBのゲインを発揮します。
この研究で提示された結果は、さまざまな画像復元タスクに対する LuminanceL1Loss の有効性を強調しています。
要約(オリジナル)
We introduce LuminanceL1Loss, a novel loss function designed to enhance the performance of image restoration tasks. We demonstrate its superiority over MSE when applied to the Retinexformer, BUIFD and DnCNN architectures. Our proposed LuminanceL1Loss leverages a unique approach by transforming images into grayscale and subsequently computing the MSE loss for both grayscale and color channels. Experimental results demonstrate that this innovative loss function consistently outperforms traditional methods, showcasing its potential in image denoising and other related tasks in image reconstruction. It demonstrates gains up to 4.7dB. The results presented in this study highlight the efficacy of LuminanceL1Loss for various image restoration tasks.
arxiv情報
著者 | Dominic De Jonge |
発行日 | 2023-11-08 11:30:05+00:00 |
arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google