論文の概要: Spectrally Consistent UNet for High Fidelity Image Transformations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.10696v2
• Date: Tue, 29 Sep 2020 09:32:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-10 17:47:14.285076
• Title: Spectrally Consistent UNet for High Fidelity Image Transformations
• Title（参考訳）: 高忠実度画像変換のためのスペクトル一貫性UNet
• Authors: Demetris Marnerides, Thomas Bashford-Rogers and Kurt Debattista
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、多くのイメージングタスクで使われている現在のデファクトモデルである。 本研究では、UNetsの構造バイアスとそれらが出力に与える影響を評価する方法を提案する。 スペクトル的に一貫した出力を提供する Guided Image Filter の新たな使用法に基づき,新しいアップサンプリングモジュールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.494315657902533
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Convolutional Neural Networks (CNNs) are the current de-facto models used for many imaging tasks due to their high learning capacity as well as their architectural qualities. The ubiquitous UNet architecture provides an efficient and multi-scale solution that combines local and global information. Despite the success of UNet architectures, the use of upsampling layers can cause artefacts. In this work, a method for assessing the structural biases of UNets and the effects these have on the outputs is presented, characterising their impact in the Fourier domain. A new upsampling module is proposed, based on a novel use of the Guided Image Filter, that provides spectrally consistent outputs when used in a UNet architecture, forming the Guided UNet (GUNet). The GUNet architecture is applied and evaluated for example applications of inverse tone mapping/dynamic range expansion and colourisation from grey-scale images and is shown to provide higher fidelity outputs.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(convolutional neural network、cnns)は、その高い学習能力とアーキテクチャ的性質から、多くのイメージングタスクで使用される現在のデファクトモデルである。 ユビキタスなUNetアーキテクチャは、ローカル情報とグローバル情報を組み合わせた効率的なマルチスケールソリューションを提供する。 unetアーキテクチャの成功にもかかわらず、アップサンプリング層の使用はアーティファクトを引き起こす可能性がある。 本研究では、UNetsの構造バイアスとそれらが出力に与える影響を評価する方法を示し、フーリエ領域におけるそれらの影響を特徴づける。 unetアーキテクチャで使用されるとスペクトル的に一貫した出力を提供し、ガイド付きunet(gunet)を形成する新しいアップサンプリングモジュールが提案されている。 GUNetアーキテクチャを適用して評価し、例えば、グレースケール画像からの逆トーンマッピング/ダイナミックレンジ拡張およびカラー化の適用例を示し、高忠実度出力を提供する。

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