論文の概要: Accurate and Lightweight Image Super-Resolution with Model-Guided Deep Unfolding Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.06254v2
• Date: Sat, 21 Nov 2020 08:53:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 12:24:07.385346
• Title: Accurate and Lightweight Image Super-Resolution with Model-Guided Deep Unfolding Network
• Title（参考訳）: Model-Guided Deep Unfolding Networkによる高精度・軽量画像超解像
• Authors: Qian Ning, Weisheng Dong, Guangming Shi, Leida Li, Xin Li
• Abstract要約: 我々は、モデル誘導深部展開ネットワーク(MoG-DUN)と呼ばれるSISRに対する説明可能なアプローチを提示し、提唱する。 MoG-DUNは正確(エイリアスを少なくする)、計算効率(モデルパラメータを減らした)、多用途(多重劣化を処理できる)である。 RCAN, SRDNF, SRFBNを含む既存の最先端画像手法に対するMoG-DUN手法の優位性は、いくつかの一般的なデータセットと様々な劣化シナリオに関する広範な実験によって実証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.69237156340457
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural networks (DNNs) based methods have achieved great success in single image super-resolution (SISR). However, existing state-of-the-art SISR techniques are designed like black boxes lacking transparency and interpretability. Moreover, the improvement in visual quality is often at the price of increased model complexity due to black-box design. In this paper, we present and advocate an explainable approach toward SISR named model-guided deep unfolding network (MoG-DUN). Targeting at breaking the coherence barrier, we opt to work with a well-established image prior named nonlocal auto-regressive model and use it to guide our DNN design. By integrating deep denoising and nonlocal regularization as trainable modules within a deep learning framework, we can unfold the iterative process of model-based SISR into a multi-stage concatenation of building blocks with three interconnected modules (denoising, nonlocal-AR, and reconstruction). The design of all three modules leverages the latest advances including dense/skip connections as well as fast nonlocal implementation. In addition to explainability, MoG-DUN is accurate (producing fewer aliasing artifacts), computationally efficient (with reduced model parameters), and versatile (capable of handling multiple degradations). The superiority of the proposed MoG-DUN method to existing state-of-the-art image SR methods including RCAN, SRMDNF, and SRFBN is substantiated by extensive experiments on several popular datasets and various degradation scenarios.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)ベースの手法は、単一画像超解像(SISR)において大きな成功を収めている。 しかし、既存の最先端のSISR技術は、透明性と解釈性に欠けるブラックボックスのように設計されている。 さらに、視覚品質の改善はブラックボックス設計によるモデルの複雑さの増加の代償となることが多い。 本稿では,モデル誘導深部展開ネットワーク(MoG-DUN)というSISRに対する説明可能なアプローチを提案する。 コヒーレンスバリアを壊すことを目標とし、より確立された非局所的自己回帰モデルを用いて作業し、DNN設計をガイドする。 ディープラーニングフレームワークに、学習可能なモジュールとして深い分節化と非局所正規化を統合することで、モデルベースのsisrの反復過程を、3つの相互接続されたモジュール(デオライズ、非局所ar、再構築)を持つビルディングブロックの多段階結合に展開することができる。 3つのモジュールすべての設計は、高密度/スキップ接続や高速非ローカル実装を含む最新の進歩を活用している。 説明可能性に加えて、MoG-DUNは正確性(エイリアスを少なくする)、計算効率(モデルのパラメータを減らした)、汎用性(複数の分解を処理できる)がある。 rcan、srmdnf、srfbnを含む既存の最先端画像sr法に対するmog-dun法の有用性は、いくつかの一般的なデータセットと様々な分解シナリオに関する広範囲な実験によって証明されている。

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