論文の概要: Concurrently Extrapolating and Interpolating Networks for Continuous Model Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.03847v1
• Date: Sun, 12 Jan 2020 04:44:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-12 04:50:46.785531
• Title: Concurrently Extrapolating and Interpolating Networks for Continuous Model Generation
• Title（参考訳）: 連続モデル生成のための同時外挿・補間ネットワーク
• Authors: Lijun Zhao, Jinjing Zhang, Fan Zhang, Anhong Wang, Huihui Bai, Yao Zhao
• Abstract要約: 本稿では,一組の特定効果ラベル画像のみを必要とするモデル列を形成するための,シンプルで効果的なモデル生成戦略を提案する。 提案手法は一連の連続モデルの生成が可能であり,画像平滑化のための最先端手法よりも優れた性能が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.72650269503811
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Most deep image smoothing operators are always trained repetitively when different explicit structure-texture pairs are employed as label images for each algorithm configured with different parameters. This kind of training strategy often takes a long time and spends equipment resources in a costly manner. To address this challenging issue, we generalize continuous network interpolation as a more powerful model generation tool, and then propose a simple yet effective model generation strategy to form a sequence of models that only requires a set of specific-effect label images. To precisely learn image smoothing operators, we present a double-state aggregation (DSA) module, which can be easily inserted into most of current network architecture. Based on this module, we design a double-state aggregation neural network structure with a local feature aggregation block and a nonlocal feature aggregation block to obtain operators with large expression capacity. Through the evaluation of many objective and visual experimental results, we show that the proposed method is capable of producing a series of continuous models and achieves better performance than that of several state-of-the-art methods for image smoothing.
• Abstract（参考訳）: 多くの深層画像平滑化演算子は、異なるパラメータで設定されたアルゴリズムごとに、異なる明示的な構造-テクスチャペアをラベルイメージとして使用する場合、常に繰り返し訓練される。 このようなトレーニング戦略は、しばしば長い時間をかけて、機器リソースをコストのかかる方法で消費します。 この課題に対処するために、より強力なモデル生成ツールとして、連続ネットワーク補間を一般化し、特定の効果ラベル画像のセットのみを必要とするモデル列を形成するための、単純かつ効果的なモデル生成戦略を提案する。 画像平滑化演算子を正確に学習するために、現在のネットワークアーキテクチャの大部分に簡単に挿入できる二重状態集約(DSA)モジュールを提案する。 このモジュールに基づき、局所特徴集約ブロックと非局所特徴集約ブロックを備えた二重状態集約ニューラルネットワーク構造を設計し、表現能力の高い演算子を得る。 多くの客観的および視覚的実験結果の評価を通じて,提案手法は連続したモデルを生成することができ,画像平滑化のための最先端手法よりも優れた性能が得られることを示す。

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