論文の概要: Interpretable Detail-Fidelity Attention Network for Single Image Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.13134v1
• Date: Mon, 28 Sep 2020 08:31:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 21:13:31.129482
• Title: Interpretable Detail-Fidelity Attention Network for Single Image Super-Resolution
• Title（参考訳）: 単一画像スーパーリゾリューションのための解釈可能な奥行きアテンションネットワーク
• Authors: Yuanfei Huang, Jie Li, Xinbo Gao, Yanting Hu, Wen Lu
• Abstract要約: 本研究では,スムースとディテールを段階的に分割・収束的に処理する,目的・解釈可能なディテール・ファイダリティ・アテンション・ネットワークを提案する。 特に,詳細推論において顕著な解釈可能な特徴表現のためのヘシアンフィルタを提案する。 実験により,提案手法は最先端手法よりも優れた性能を示すことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.1947690981471
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Benefiting from the strong capabilities of deep CNNs for feature representation and nonlinear mapping, deep-learning-based methods have achieved excellent performance in single image super-resolution. However, most existing SR methods depend on the high capacity of networks which is initially designed for visual recognition, and rarely consider the initial intention of super-resolution for detail fidelity. Aiming at pursuing this intention, there are two challenging issues to be solved: (1) learning appropriate operators which is adaptive to the diverse characteristics of smoothes and details; (2) improving the ability of model to preserve the low-frequency smoothes and reconstruct the high-frequency details. To solve them, we propose a purposeful and interpretable detail-fidelity attention network to progressively process these smoothes and details in divide-and-conquer manner, which is a novel and specific prospect of image super-resolution for the purpose on improving the detail fidelity, instead of blindly designing or employing the deep CNNs architectures for merely feature representation in local receptive fields. Particularly, we propose a Hessian filtering for interpretable feature representation which is high-profile for detail inference, a dilated encoder-decoder and a distribution alignment cell to improve the inferred Hessian features in morphological manner and statistical manner respectively. Extensive experiments demonstrate that the proposed methods achieve superior performances over the state-of-the-art methods quantitatively and qualitatively. Code is available at https://github.com/YuanfeiHuang/DeFiAN.
• Abstract（参考訳）: 特徴表現と非線形マッピングのためのディープcnnの強力な能力から、ディープラーニングベースの手法は、単一画像の超解像において優れた性能を達成している。 しかし、既存のSR手法の多くは、当初視覚認識のために設計されたネットワークの高容量化に依存しており、細部への高解像度化の意図を考えることは滅多にない。 この目的を追求するために、(1)スムーズとディテールの多様な特性に適応した適切な演算子の学習、(2)低周波スムーズを保存し高周波ディテールを再構築するモデルの能力の向上、という2つの課題が解決される。 そこで本研究では,これらのスムースと詳細を分割・コンカレントに段階的に処理する,目的的かつ解釈可能な詳細忠実度注意ネットワークを提案する。これは局所受容領域における特徴表現のみのために,深部CNNアーキテクチャを盲目的に設計・採用する代わりに,詳細忠実度を改善するための画像超解像の新規かつ具体的な可能性である。 特に、細部推論で顕著な解釈可能な特徴表現のためのヘッセンフィルタ、拡張エンコーダデコーダと分布アライメントセルを提案し、それぞれ形態的および統計的手法で推論されたヘッセン特徴を改善する。 大規模実験により,提案手法は最先端手法よりも定量的かつ定性的に優れた性能を発揮することが示された。 コードはhttps://github.com/yuanfeihuang/defianで入手できる。

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