論文の概要: DeFlow: Learning Complex Image Degradations from Unpaired Data with
Conditional Flows
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.05796v1
- Date: Thu, 14 Jan 2021 18:58:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-29 00:53:07.275985
- Title: DeFlow: Learning Complex Image Degradations from Unpaired Data with
Conditional Flows
- Title(参考訳): DeFlow: 条件付きデータから複雑な画像の劣化を学習する
- Authors: Valentin Wolf, Andreas Lugmayr, Martin Danelljan, Luc Van Gool, Radu
Timofte
- Abstract要約: 本論文では,不対データから画像劣化を学習するDeFlowを提案する。
共有フローデコーダネットワークの潜在空間における劣化過程をモデル化する。
共同画像復元と超解像におけるDeFlowの定式化を検証した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 145.83812019515818
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The difficulty of obtaining paired data remains a major bottleneck for
learning image restoration and enhancement models for real-world applications.
Current strategies aim to synthesize realistic training data by modeling noise
and degradations that appear in real-world settings. We propose DeFlow, a
method for learning stochastic image degradations from unpaired data. Our
approach is based on a novel unpaired learning formulation for conditional
normalizing flows. We model the degradation process in the latent space of a
shared flow encoder-decoder network. This allows us to learn the conditional
distribution of a noisy image given the clean input by solely minimizing the
negative log-likelihood of the marginal distributions. We validate our DeFlow
formulation on the task of joint image restoration and super-resolution. The
models trained with the synthetic data generated by DeFlow outperform previous
learnable approaches on all three datasets.
- Abstract(参考訳): ペアデータを得ることの難しさは、実世界のアプリケーションで画像復元と強化モデルを学ぶ上で、依然として大きなボトルネックとなっている。
現在の戦略は、実環境に現れるノイズや劣化をモデル化することで、現実的なトレーニングデータを合成することを目的としている。
非ペアデータから確率的画像劣化を学習するDeFlowを提案する。
本手法は,条件付き正規化フローのための未経験学習定式化に基づく。
共有フローエンコーダ・デコーダネットワークの潜在空間における劣化過程をモデル化する。
これにより,境界分布の負の対数類似度を最小化することで,クリーン入力による雑音像の条件分布を学習することができる。
共同画像復元と超解像におけるDeFlowの定式化を検証した。
deflowによって生成された合成データでトレーニングされたモデルは、以前の3つのデータセットの学習可能なアプローチよりも優れています。
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