論文の概要: Real Image Super Resolution Via Heterogeneous Model Ensemble using GP-NAS

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.01371v2
• Date: Fri, 22 Jan 2021 18:48:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-22 19:02:27.681080
• Title: Real Image Super Resolution Via Heterogeneous Model Ensemble using GP-NAS
• Title（参考訳）: GP-NASを用いた不均一モデルを用いた実像超解像
• Authors: Zhihong Pan, Baopu Li, Teng Xi, Yanwen Fan, Gang Zhang, Jingtuo Liu, Junyu Han, Errui Ding
• Abstract要約: 本稿では,高密度スキップ接続を有するディープ残差ネットワークを用いた画像超解像法を提案する。 提案手法は、AIM 2020 Real Image Super-Resolution Challengeの3トラックで1位を獲得した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.48801313087118
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: With advancement in deep neural network (DNN), recent state-of-the-art (SOTA) image superresolution (SR) methods have achieved impressive performance using deep residual network with dense skip connections. While these models perform well on benchmark dataset where low-resolution (LR) images are constructed from high-resolution (HR) references with known blur kernel, real image SR is more challenging when both images in the LR-HR pair are collected from real cameras. Based on existing dense residual networks, a Gaussian process based neural architecture search (GP-NAS) scheme is utilized to find candidate network architectures using a large search space by varying the number of dense residual blocks, the block size and the number of features. A suite of heterogeneous models with diverse network structure and hyperparameter are selected for model-ensemble to achieve outstanding performance in real image SR. The proposed method won the first place in all three tracks of the AIM 2020 Real Image Super-Resolution Challenge.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)の進歩により、最近のSOTA(State-of-the-art)画像超解像(SR)法は、濃密なスキップ接続を持つディープリザーブネットワークを用いて印象的な性能を達成した。 これらのモデルは、低解像度(LR)画像が既知のぼやけたカーネルを持つ高解像度(HR)参照から構築されるベンチマークデータセットでよく機能するが、LR-HRペア内の両方の画像が実際のカメラから収集される場合、実際の画像SRはより困難である。 既存の密集した残差ネットワークに基づいて,gaussian process based neural architecture search (gp-nas) スキームを用いて,密集した残差ブロック数,ブロックサイズ,特徴数を変化させ,大きな探索空間を用いた候補ネットワークアーキテクチャを探索する。 モデルアンサンブルには,多様なネットワーク構造とハイパーパラメータを持つ異種モデル群が選択され,実画像SRにおいて優れた性能を発揮する。 提案手法は、AIM 2020 Real Image Super-Resolution Challengeの3トラックで1位を獲得した。

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