04AI门户网报道  

编辑：LRS

【04AI门户网导读】全面超越暗光增强sota模型，Retinexformer架构端到端、单阶段解决过曝、伪影、低光等问题！

在增强弱光图像时，许多深度学习算法都是基于Retinex理论的，不过Retinex模型没有考虑隐藏在黑暗中或由点亮过程引入的损坏。

此外，这些方法通常需要繁琐的多阶段训练管道，并依赖于卷积神经网络，在捕获长期依赖性方面存在局限性。

来自清华大学、维尔茨堡大学、苏黎世联邦理工学院的研究人员最近在ICCV 2023上发表了一篇新论文，制定了一个简单但原理性的单阶段Retinex-based框架（ORF）。

图10

参考资料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/657927878