論文の概要: Blind Image Restoration without Prior Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.01764v2
• Date: Sun, 8 Mar 2020 18:36:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 23:01:46.533589
• Title: Blind Image Restoration without Prior Knowledge
• Title（参考訳）: 事前知識のないブラインド画像復元
• Authors: Noam Elron, Shahar S. Yuval, Dmitry Rudoy and Noam Levy
• Abstract要約: 本稿では, 自己Normalization Side-Chain (SCNC) について述べる。 SCNCは既存のCNNトポロジに追加することができ、ネットワークの他の部分とエンドツーエンドでトレーニングされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.22940141855172028
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many image restoration techniques are highly dependent on the degradation used during training, and their performance declines significantly when applied to slightly different input. Blind and universal techniques attempt to mitigate this by producing a trained model that can adapt to varying conditions. However, blind techniques to date require prior knowledge of the degradation process, and assumptions regarding its parameter-space. In this paper we present the Self-Normalization Side-Chain (SCNC), a novel approach to blind universal restoration in which no prior knowledge of the degradation is needed. This module can be added to any existing CNN topology, and is trained along with the rest of the network in an end-to-end manner. The imaging parameters relevant to the task, as well as their dynamics, are deduced from the variety in the training data. We apply our solution to several image restoration tasks, and demonstrate that the SNSC encodes the degradation-parameters, improving restoration performance.
• Abstract（参考訳）: 多くの画像復元技術は、訓練中の劣化に大きく依存しており、わずかに異なる入力に適用すると、その性能は著しく低下する。 盲目的で普遍的な手法は、様々な条件に適応できる訓練されたモデルを作ることで、これを緩和しようとする。 しかし、現在の盲点技術は劣化過程の事前の知識とパラメータ空間に関する仮定を必要とする。 本稿では, 劣化の事前知識を必要とせず, ブラインドユニバーサル修復への新しいアプローチである自己正規化側鎖(scnc)を提案する。 このモジュールは既存のCNNトポロジに追加することができ、ネットワークの他の部分とエンドツーエンドでトレーニングされる。 タスクに関連するイメージングパラメータとそれらのダイナミクスは、トレーニングデータの多様性から推定される。 本手法を画像復元作業に適用し, SNSCが劣化パラメータを符号化し, 復元性能を向上させることを実証する。

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