Sea-thru. Corrigiendo el color de imágenes submarinas

HeXaN #1 May '20

Sea-thru funciona con imágenes RAW o videos tomados bajo luz natural.

La información de distancia (D) puede provenir de cualquier fuente, por ejemplo, la estructura del movimiento de múltiples imágenes, el par de imágenes estéreo, los sensores especializados, etc.

Sea-thru es un algoritmo basado en la física que utiliza el modelo de formación de imágenes submarinas de Akkaynak-Treibitz (CVPR 2018). No utiliza redes neuronales y no ha sido entrenado en ningún conjunto de datos. Funciona sin una paleta de colores, o cualquier información sobre las cualidades ópticas o la profundidad del cuerpo de agua.

Fuente: https://www.deryaakkaynak.com/sea-thru

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Ulmo #2 May '20 Moderador

No me sorprende que no hagan falta redes neuronales, en principio el efecto que tiene el agua es lineal con la distancia/profundidad.

De todas formas viendo los ejemplos que ponen parece que funciona mejor a poca profundidad donde solo algunos colores se atenúan.

Pueden hacer mucho negocio en el submarinismo, conozco ha gente que ha vivido años solo de grabar a turistas buceando.

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Frave #3 May '20 Montedamus

#2

#2Ulmo:
No me sorprende que no hagan falta redes neuronales, en principio el efecto que tiene el agua es lineal con la distancia/profundidad.

De hecho parece ser que no, aunque esto es según ellos.

All the methods so far assume the attenuation coefficients are only properties of the water and are uniform across the scene per color channel, but as we showed in [1, 2], this is an incorrect assumption that leads to errors in reconstruction.

Lo que no entiendo es por qué si hay un dataset dicen que las redes las entrenan con datos sintéticos....no se luego por la tarde igual le hecho un ojo mas en detalle ya que este paper atenta contra mi religión, es una blasfemia decir que poner parámetros a mano en un modelo físico es mejor que el Deep learning.

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Ulmo #4 May '20 Moderador

#3Frave:
De hecho parece ser que no, aunque esto es según ellos.

Es una precepción subjetiva mía quizás o la calidad de la raw en sí, pero el nivel de detalle de las nadadoras ni se acerca al que se alcanza con los fondos marinos profundos.

#3Frave:
Lo que no entiendo es por qué si hay un dataset dicen que las redes las entrenan con datos sintéticos...

Yo entiendo que no entrenan redes, al menos en su método, sí que las usan para comprarse con los otros. De hecho en las conclusiones dicen que ineludiblemetne la cosa acabará en redes.

As recovering theseintricate dependencies is extremely challenging, deep netsshould perform better than the estimation methods we used.

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Frave #5 May '20 Montedamus

#4 No, no las usan, hablan de ellas en related works y comentan eso sera cosa de mirarse lo que citan.

Deep networks were recently used for reconstructing underwater scenes [43, 53]. Their training, however, relies on purely synthetic data, and thus highly depends on the quality of the simulation models.

dkdvd #6 May '20

Yo uso dive+ en Android, no será super pro pero algo hace.

Y me pillé un filtro rojo pero aún no lo probé

Sea-thru. Corrigiendo el color de imágenes submarinas

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