セマンティック協調学習を用いたヒューリスティック水中知覚強化

学術的背景と問題提起 水中画像は、海洋探査、水中ロボット、海洋生物識別などの分野で重要な応用価値を持っています。しかし、水による光の屈折と吸収の影響で、水中画像は通常、コントラストが低く、色の歪みが生じるため、後続の知覚タスク(例えば、物体検出やセマンティックセグメンテーションなど)の精度に深刻な影響を与えます。既存の水中画像強調方法は主に視覚品質の向上に焦点を当てていますが、強調画像の実際の応用効果を無視しています。そのため、視覚品質の向上と実際の応用のバランスを取ることが、現在の研究における重要な課題となっています。 この問題を解決するために、本論文では、ヒューリスティックな可逆ネットワークに基づく水中知覚強調方法(HUPE)を提案しています。この方法は、水中画像の視覚品質を向上させるだ...