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LLFormer 论文阅读笔记

news 文章来源：https://blog.csdn.net/weixin_44326452/article/details/132802662 2025/2/1 11:51:18

Ultra-High-Definition Low-Light Image Enhancement: A Benchmark and Transformer-Based Method

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  • 这是南京大学在AAAI 2023发表的一篇AAAI2023 超高清图像暗图增强的工作。提出了一个超高清暗图增强数据集，提供了4K和8K的图片，同时提出了一个可用于暗图增强的transformer网络结构。
  • 数据集4K的有5999对训练和2100对测试。
  • 提出了一个称为LLFormer的网络结构，使用axis-based self-attention和dual gated mehcanism。
    在这里插入图片描述
  • axis-based transformer block其实就是先对行向量之间做注意力，再对列向量间做注意力，可以把时间复杂度从 W × H W\times H W×H变成 W + H W+H W+H
  • dual gated attention block 是如下公式，其中 ϕ \phi ϕ是GELU
  • 而Cross-layer Attention Fusion Block如下：
    在这里插入图片描述
  • 在自己数据集上的实验结果：
    在这里插入图片描述
  • 在LOL和fivek上的实验结果：
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  • 新的数据集和benchmark挺好的，新方法就一般，堆网络，也没有针对LLIE做出什么特殊的设计

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