NeurIPS2024｜ECMamba 结合Retinex Theory和Mamba实现高效曝光矫正！

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关注公众号，发现CV技术之美 本篇分享 NeurIPS2024 论文 ECMamba: Consolidating Selective State Space Model with Retinex Guidance for Efficient Multiple Exposure Correction ，ECMamba 结合 Retinex Theory 和 Mamba 实现高效曝光矫正！ 作者：Wei Dong等 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2410.21535 代码链接：https://github.com/LowlevelAI/ECMamba 亮点直击 首次采用Mamba去处理多重曝光校正问题。 提出一种名为ECMamba的新型曝光校正模型，该模型采用双支路结构并且引入Retinex 信息作为指导ECMamba去分离光照信息和物体的内在反射特性。 为了使Mamba有效处理图像数据，我们将图像数据扫描视为一个“特征敏感型”问题，并提出了一个具有Retinex信息指导的特征感知的2D扫描机制 大量实验和消融研究证明了ECMamba在多重曝光校正和低光照图像增强任务上有优异表现。 在当前基于深度学习的曝光校正研究中，很少有模 ………………………………