論文の概要: Edge and Identity Preserving Network for Face Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.11977v2
• Date: Wed, 31 Mar 2021 02:17:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-24 08:30:37.283857
• Title: Edge and Identity Preserving Network for Face Super-Resolution
• Title（参考訳）: 顔超解像のためのエッジとアイデンティティ保存ネットワーク
• Authors: Jonghyun Kim, Gen Li, Inyong Yun, Cheolkon Jung, and Joongkyu Kim
• Abstract要約: 対面超解像(SR)は、ビデオ監視や識別システムのようなセキュリティソリューションにおいて必須の機能となっている。 ほとんどの最先端の手法は、ディープニューラルネットワークで顔の先行性を利用してきた。 歪みを最小限に抑えるために,新たにEIPNetと呼ばれる顔SRネットワークのためのエッジ・アイデンティティ保護ネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.771760120555935
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Face super-resolution (SR) has become an indispensable function in security solutions such as video surveillance and identification system, but the distortion in facial components is a great challenge in it. Most state-of-the-art methods have utilized facial priors with deep neural networks. These methods require extra labels, longer training time, and larger computation memory. In this paper, we propose a novel Edge and Identity Preserving Network for Face SR Network, named as EIPNet, to minimize the distortion by utilizing a lightweight edge block and identity information. We present an edge block to extract perceptual edge information, and concatenate it to the original feature maps in multiple scales. This structure progressively provides edge information in reconstruction to aggregate local and global structural information. Moreover, we define an identity loss function to preserve identification of SR images. The identity loss function compares feature distributions between SR images and their ground truth to recover identities in SR images. In addition, we provide a luminance-chrominance error (LCE) to separately infer brightness and color information in SR images. The LCE method not only reduces the dependency of color information by dividing brightness and color components but also enables our network to reflect differences between SR images and their ground truth in two color spaces of RGB and YUV. The proposed method facilitates the proposed SR network to elaborately restore facial components and generate high quality 8x scaled SR images with a lightweight network structure. Furthermore, our network is able to reconstruct an 128x128 SR image with 215 fps on a GTX 1080Ti GPU. Extensive experiments demonstrate that our network qualitatively and quantitatively outperforms state-of-the-art methods on two challenging datasets: CelebA and VGGFace2.
• Abstract（参考訳）: 顔の超解像(SR)は、ビデオ監視や識別システムなどのセキュリティソリューションでは必須機能となっているが、顔成分の歪みは大きな課題である。 最先端の手法の多くは、ディープニューラルネットワークで顔の事前情報を利用する。 これらの方法は、追加のラベル、長いトレーニング時間、より大きな計算メモリを必要とする。 本稿では,軽量エッジブロックと識別情報を利用して,歪みを最小限に抑えるために,EIPNetという顔SRネットワークのためのエッジ・アイデンティティ保護ネットワークを提案する。 我々は,知覚的エッジ情報を抽出するエッジブロックを提示し,それを複数のスケールで元の特徴マップに結合する。 この構造は、局所的およびグローバルな構造情報を集約するための再構築において、段階的にエッジ情報を提供する。 さらに、SR画像の識別を保存するためのID損失関数を定義する。 アイデンティティ損失関数は、SR画像の特徴分布とそれらの基底真理を比較して、SR画像のアイデンティティを復元する。 さらに、SR画像の輝度と色情報を別々に推測する輝度クロミナンス誤差(LCE)を提供する。 LCE法は、輝度と色成分を分割することで色情報の依存性を減らすだけでなく、RGBとYUVの2色空間において、SR画像とそれらの基底真実の違いを反映できる。 提案手法は,提案するsrネットワークにより,顔成分を精巧に復元し,軽量ネットワーク構造で高品質な8倍スケールsr画像を生成する。 さらに,GTX 1080Ti GPU上で128x128のSR画像を215fpsで再構成することができる。 大規模な実験により、我々のネットワークは2つの挑戦的データセットであるCelebAとVGGFace2で最先端の手法より質的に定量的に優れていることが示された。

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