論文の概要: Meta-Transfer Learning for Zero-Shot Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.12213v1
• Date: Thu, 27 Feb 2020 16:01:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-28 08:59:31.294941
• Title: Meta-Transfer Learning for Zero-Shot Super-Resolution
• Title（参考訳）: ゼロショット超解法のメタトランスファー学習
• Authors: Jae Woong Soh, Sunwoo Cho, Nam Ik Cho
• Abstract要約: ゼロショット超解法(MZSR)のためのメタトランスファー学習を提案する。 これは、内部学習に適した一般的な初期パラメータを見つけることに基づいている。 本手法は, 高速適応プロセスにおいて, 画像条件の広いスペクトルに適用可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.81349362693023
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Convolutional neural networks (CNNs) have shown dramatic improvements in single image super-resolution (SISR) by using large-scale external samples. Despite their remarkable performance based on the external dataset, they cannot exploit internal information within a specific image. Another problem is that they are applicable only to the specific condition of data that they are supervised. For instance, the low-resolution (LR) image should be a "bicubic" downsampled noise-free image from a high-resolution (HR) one. To address both issues, zero-shot super-resolution (ZSSR) has been proposed for flexible internal learning. However, they require thousands of gradient updates, i.e., long inference time. In this paper, we present Meta-Transfer Learning for Zero-Shot Super-Resolution (MZSR), which leverages ZSSR. Precisely, it is based on finding a generic initial parameter that is suitable for internal learning. Thus, we can exploit both external and internal information, where one single gradient update can yield quite considerable results. (See Figure 1). With our method, the network can quickly adapt to a given image condition. In this respect, our method can be applied to a large spectrum of image conditions within a fast adaptation process.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(cnns)は、大規模外部サンプルを用いてシングルイメージスーパーレゾリューション(sisr)を劇的に改善した。 外部データセットに基づく顕著なパフォーマンスにもかかわらず、特定の画像内の内部情報を活用できない。 もう一つの問題は、それらが管理されているデータの特定の条件にのみ適用可能であることである。 例えば、低分解能(LR)画像は高分解能(HR)画像からの「バイコビック」なノイズフリー画像であるべきである。 両方の問題に対処するため、柔軟な内部学習のためにゼロショットスーパーレゾリューション(zssr)が提案されている。 しかし、それらは数千の勾配更新、すなわち長い推論時間を必要とする。 本稿では,ZSSRを利用したゼロショット超解法(MZSR)のためのメタトランスファー学習を提案する。 正確には、内部学習に適した一般的な初期パラメータを見つけることに基づいている。 したがって、単一の勾配更新でかなりの結果が得られる外部情報と内部情報の両方を利用することができる。 (第1図参照) 提案手法により,ネットワークは所定の画像条件に迅速に適応できる。 この点において、本手法は高速適応プロセスにおいて、多数の画像条件に適用することができる。

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