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一种适用于任意低光照任务增强方法 ICCV 2023 提出了FeatEnHancer#xff0c;一种用于低光照视觉任务的增强型多尺度层次特征的新方法。提议的解决方案重点增强相关特…FeatEnHancer: Enhancing Hierarchical Features for Object Detection and Beyond Under Low-Light Vision
一种适用于任意低光照任务增强方法 ICCV 2023 提出了FeatEnHancer一种用于低光照视觉任务的增强型多尺度层次特征的新方法。提议的解决方案重点增强相关特征通过提供强大的语义表示使其优于现有的低光照图像增强方法。该方法不仅改进了单个特征的质量而且还有效地结合了来自不同尺度的特征确保在诸如物体检测和分割等任务上达到更好的性能。 FeatEnHancer的模块该模块借鉴了多头注意力机制层次性地结合多尺度特征。这种方法确保了网络能够提取更具代表性和判别行的增强特征。具体地该方法着眼于改进每个尺度或级别下的特征质量同时根据任务的相对重要性结合不同尺度的特征动态机制。 整体的架构如图所示不难看出就是一个分层的特征表示中间再结合一些多尺度的特征融合机制最终得到一张经过低光照增强的图像再送入下游任务做应用。
多尺度特征融合
低分辨率特征()包含细节和边缘。 高分辨率特征()捕获抽象信息例如形状和模式。 为此我们可以应用如下融合策略
尺度感知注意力特征聚合(SAFA)灵感来源于多头注意力机制使网络能够共同从不同尺度学习信息。 跳跃连接(SC)集成的低级信息和SAFA的增强表示得到最终增强的分层表示。 End
以上仅作个人学习记录使用
