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RL-AWB: Deep Reinforcement Learning for Auto White Balance Correction in Low-Light Night-time Scenes
यह शोध पत्र RL-AWB प्रस्तुत करता है, जो एक नया ढांचा है जो बिना किसी ग्राउंड-ट्रुथ डेटा के ऑटो व्हाइट बैलेंस मापदंडों को गतिशील रूप से अनुकूलित करने के लिए एक सांख्यिकीय नाइटटाइम इल्यूमिनेंट अनुमान एल्गोरिदम को डीप रिइन्फोर्समेंट लर्निंग के साथ जोड़ता है, साथ ही विविध प्रकाश स्थितियों में इसकी मजबूत सामान्यीकरण क्षमता को प्रमाणित करने के लिए एक नए मल्टी-सेंसर नाइटटाइम डेटासेट का परिचय देता है।