CLIPガイドによる教師なし意味論的露出補正

要約

不適切な露出画像の補正において、被写体の意味情報を考慮しないことによる色ずれや、教師データの欠如という課題を解決する手法を提案。事前学習済みのFastSAMから抽出した意味情報を統合するネットワークと、CLIPを用いた疑似正解画像の自動生成機構を導入し、教師なし学習を実現した。既存手法を上回る補正性能を示している。

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