論文の概要: SharpGAN: Receptive Field Block Net for Dynamic Scene Deblurring
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.15432v1
- Date: Thu, 31 Dec 2020 03:57:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-17 17:20:01.248023
- Title: SharpGAN: Receptive Field Block Net for Dynamic Scene Deblurring
- Title（参考訳）: SharpGAN: 動的シーンデブロアリングのための受容フィールドブロックネット
- Authors: Hui Feng and Jundong Guo and Sam Shuzhi Ge
- Abstract要約: 生成敵ネットワークに基づく新しい画像デブレーション手法であるSharpGANを提案する。
rfbnetは、ぼやけた画像の特徴を抽出するネットワークの能力を強化するためにデブラリングネットワークに導入された。
提案手法は,視知覚と定量的基準においてより優れた脱毛性能を有するだけでなく,高い脱毛効率を有する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.852180268019401
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: When sailing at sea, the smart ship will inevitably produce swaying motion
due to the action of wind, wave and current, which makes the image collected by
the visual sensor appear motion blur. This will have an adverse effect on the
object detection algorithm based on the vision sensor, thereby affect the
navigation safety of the smart ship. In order to remove the motion blur in the
images during the navigation of the smart ship, we propose SharpGAN, a new
image deblurring method based on the generative adversarial network. First of
all, the Receptive Field Block Net (RFBNet) is introduced to the deblurring
network to strengthen the network's ability to extract the features of blurred
image. Secondly, we propose a feature loss that combines different levels of
image features to guide the network to perform higher-quality deblurring and
improve the feature similarity between the restored images and the sharp image.
Finally, we propose to use the lightweight RFB-s module to improve the
real-time performance of deblurring network. Compared with the existing
deblurring methods on large-scale real sea image datasets and large-scale
deblurring datasets, the proposed method not only has better deblurring
performance in visual perception and quantitative criteria, but also has higher
deblurring efficiency.
- Abstract（参考訳）: 海上を航行する際には、風、波、電流の作用によって必然的に揺れる動きを発生させ、視覚センサーによって収集された画像が動きをぼやける。
これにより、視覚センサに基づく物体検出アルゴリズムに悪影響を及ぼすため、スマート船の航行安全性に影響を及ぼす。
スマート船の航行中の画像中の動きのぼかしを取り除くために, 生成的対向ネットワークに基づく新たな画像デブロア法SharpGANを提案する。
まず、受信フィールドブロックネット(RFBNet)を遅延ネットワークに導入し、ぼやけた画像の特徴を抽出するネットワークの能力を強化する。
次に,異なるレベルの画像特徴を組み合わせてネットワークを誘導し,高品質なデブロアリングを行い,復元画像とシャープ画像との類似性を改善する特徴損失を提案する。
最後に、軽量RFB-sモジュールを用いて、デブロアリングネットワークのリアルタイム性能を改善することを提案する。
大規模海面画像データセットと大規模海面画像データセットのデブロアリング手法と比較して,提案手法は視覚的知覚や量的基準において優れたデブロアリング性能を有するだけでなく,デブロアリング効率も高い。
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