論文の概要: BANet: Blur-aware Attention Networks for Dynamic Scene Deblurring
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.07518v1
- Date: Tue, 19 Jan 2021 09:03:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-22 11:20:55.801100
- Title: BANet: Blur-aware Attention Networks for Dynamic Scene Deblurring
- Title(参考訳): BANet: 動的シーン劣化のためのBlur-aware Attention Networks
- Authors: Fu-Jen Tsai, Yan-Tsung Peng, Yen-Yu Lin, Chung-Chi Tsai, and Chia-Wen
Lin
- Abstract要約: 本稿では,単一フォワードパスで高精度かつ効率的なデブラリングを実現するぼかし認識アテンションネットワーク(banet)を提案する。
banetでは,マルチカーネルストリッププーリングを用いた領域ベースのセルフアテンションを利用して,異なる次数のぼかしパターンとカスケード並列拡張畳み込みを解消し,マルチスケールコンテンツの特徴を集約する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 45.683347598897484
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Image motion blur usually results from moving objects or camera shakes. Such
blur is generally directional and non-uniform. Previous research efforts
attempt to solve non-uniform blur by using self-recurrent multi-scale or
multi-patch architectures accompanying with self-attention. However, using
self-recurrent frameworks typically leads to a longer inference time, while
inter-pixel or inter-channel self-attention may cause excessive memory usage.
This paper proposes blur-aware attention networks (BANet) that accomplish
accurate and efficient deblurring via a single forward pass. Our BANet utilizes
region-based self-attention with multi-kernel strip pooling to disentangle blur
patterns of different degrees and with cascaded parallel dilated convolution to
aggregate multi-scale content features. Extensive experimental results on the
GoPro and HIDE benchmarks demonstrate that the proposed BANet performs
favorably against the state-of-the-art in blurred image restoration and can
provide deblurred results in realtime.
- Abstract(参考訳): 画像の動きのぼやけは通常、動く物体やカメラの揺れから生じる。
このようなぼやけは一般に方向的かつ非一様である。
先行研究は自己着脱を伴う自己再帰型マルチスケールまたはマルチパッチアーキテクチャを用いて非一様ボケを解決することを試みる。
しかしながら、セルフリカレントフレームワークを使用すると、一般的には推論時間が長くなり、ピクセル間またはチャネル間自己アテンションが過剰なメモリ使用を引き起こす可能性がある。
本稿では,単一フォワードパスで高精度かつ効率的なデブラリングを実現するぼかし認識アテンションネットワーク(banet)を提案する。
banetでは,マルチカーネルストリッププーリングを用いた領域ベースのセルフアテンションを用いて,異なる次数のぼかしパターンとカスケード並列拡張畳み込みを解消し,マルチスケールコンテンツの特徴を集約する。
GoPro と HIDE のベンチマークによる大規模な実験結果から,提案した BANet は,ぼやけた画像復元における最先端技術に対して良好に動作し,劣化した結果をリアルタイムで提供することを示した。
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