論文の概要: Blind Motion Deblurring through SinGAN Architecture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.03705v1
• Date: Sat, 7 Nov 2020 06:09:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-28 22:33:03.672626
• Title: Blind Motion Deblurring through SinGAN Architecture
• Title（参考訳）: SinGANアーキテクチャによるブラインドモーションの劣化
• Authors: Harshil Jain, Rohit Patil, Indra Deep Mastan, and Shanmuganathan Raman
• Abstract要約: ブラインド・モーション・デブロワーリングは、ぼやけた観察から鋭いイメージを再構成する。 SinGANは無条件の生成モデルであり、単一の自然な画像から学習することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.104218472462907
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Blind motion deblurring involves reconstructing a sharp image from an observation that is blurry. It is a problem that is ill-posed and lies in the categories of image restoration problems. The training data-based methods for image deblurring mostly involve training models that take a lot of time. These models are data-hungry i.e., they require a lot of training data to generate satisfactory results. Recently, there are various image feature learning methods developed which relieve us of the need for training data and perform image restoration and image synthesis, e.g., DIP, InGAN, and SinGAN. SinGAN is a generative model that is unconditional and could be learned from a single natural image. This model primarily captures the internal distribution of the patches which are present in the image and is capable of generating samples of varied diversity while preserving the visual content of the image. Images generated from the model are very much like real natural images. In this paper, we focus on blind motion deblurring through SinGAN architecture.
• Abstract（参考訳）: ブラインドモーションのデブラリングは、ぼやけた観察からシャープなイメージを再構築することを伴う。 これは不適切な問題であり、画像復元の問題のカテゴリにある。 画像の劣化をトレーニングするデータベースの手法には、多くの時間を要するトレーニングモデルが含まれている。 これらのモデルは、十分な結果を得るために多くのトレーニングデータを必要とする。 近年,ディップ,ingan,singanなどの画像復元・画像合成の必要性を緩和する画像特徴学習手法が開発されている。 SinGANは無条件の生成モデルであり、単一の自然な画像から学習することができる。 このモデルは、主に画像に存在するパッチの内部分布を捉え、画像の視覚的内容を保持しながら多様な多様性のサンプルを生成することができる。 モデルから生成された画像は、本物の自然画像と非常に似ています。 本稿では,SinGANアーキテクチャによるブラインドモーションの劣化に着目した。

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