論文の概要: Multi-Grid Back-Projection Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.00150v1
• Date: Fri, 1 Jan 2021 03:17:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-17 13:53:03.734876
• Title: Multi-Grid Back-Projection Networks
• Title（参考訳）: マルチグリッドバックプロジェクションネットワーク
• Authors: Pablo Navarrete Michelini, Wenbin Chen, Hanwen Liu, Dan Zhu, Xingqun Jiang
• Abstract要約: マルチグリッドバックプロジェクション(MGBP)は、アップスケールアーティファクトで画像やビデオを復元することを学ぶことができる完全な畳み込みネットワークアーキテクチャです。 本稿では,異なる解像度スケールの雑音入力を用いて,出力に発生する人工的詳細量の制御を行う手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.291563524631986
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Multi-Grid Back-Projection (MGBP) is a fully-convolutional network architecture that can learn to restore images and videos with upscaling artifacts. Using the same strategy of multi-grid partial differential equation (PDE) solvers this multiscale architecture scales computational complexity efficiently with increasing output resolutions. The basic processing block is inspired in the iterative back-projection (IBP) algorithm and constitutes a type of cross-scale residual block with feedback from low resolution references. The architecture performs in par with state-of-the-arts alternatives for regression targets that aim to recover an exact copy of a high resolution image or video from which only a downscale image is known. A perceptual quality target aims to create more realistic outputs by introducing artificial changes that can be different from a high resolution original content as long as they are consistent with the low resolution input. For this target we propose a strategy using noise inputs in different resolution scales to control the amount of artificial details generated in the output. The noise input controls the amount of innovation that the network uses to create artificial realistic details. The effectiveness of this strategy is shown in benchmarks and it is explained as a particular strategy to traverse the perception-distortion plane.
• Abstract（参考訳）: MGBP(Multi-Grid Back-Projection)は、画像やビデオをアップスケールしたアーティファクトで復元することのできる、完全な畳み込みネットワークアーキテクチャである。 マルチグリッド偏微分方程式(PDE)の同じ戦略を用いて、このマルチスケールアーキテクチャは、出力解像度を増大させて計算複雑性を効率的にスケールする。 基本処理ブロックは反復バックプロジェクション(ibp)アルゴリズムにインスパイアされ、低解像度参照からのフィードバックを伴うクロススケール残差ブロックの一種を構成する。 このアーキテクチャは、ダウンスケールの画像しか知られていない高解像度画像やビデオの正確なコピーを復元することを目的とした回帰ターゲットの最先端の代替品と同等の性能を発揮する。 知覚品質のターゲットは、低解像度の入力と整合性がある限り、高解像度のオリジナルコンテンツとは異なる人工的な変化を導入することで、より現実的な出力を作り出すことを目的としている。 そこで本研究では,異なる解像度スケールの雑音入力を用いて,出力に発生する人工的詳細量の制御を行う手法を提案する。 ノイズ入力は、ネットワークが人工的なリアルな詳細を作成するのに使用するイノベーションの量を制御する。 この戦略の有効性はベンチマークで示され、知覚歪平面を横切る特定の戦略として説明される。

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