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。

関連論文リスト

• Motion Blur Decomposition with Cross-shutter Guidance [33.72961622720793]
  動きのぼかしは、十分に明るい画像のためにより多くの光子を集めるために露光時間を延ばさなければならない、照明が不十分な人工物である。 近年の研究では、ぼやけた画像を空間的・時間的コヒーレンスのある複数のシャープな画像に分解することを目的としている。 本稿では, ローリングシャッター画像におけるスキャニングラインの遅延の順序を利用して, 単一のぼやけた画像の運動分解を強固にする手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-01T13:55:40Z)
• ID-Blau: Image Deblurring by Implicit Diffusion-based reBLurring AUgmentation [45.582704677784825]
  Inlicit Diffusion-based reBLurring AUgmentation (ID-Blau) を提案する。 多様なぼやけた条件をサンプリングすることで、ID-Blauはトレーニングセットに見えない様々なぼやけた画像を生成することができる。 以上の結果から,ID-Blauはリアルなぼやけた画像を生成することができ,最先端のデブロアリングモデルの性能を大幅に向上させることができることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-18T07:47:43Z)
• Joint Video Multi-Frame Interpolation and Deblurring under Unknown Exposure Time [101.91824315554682]
  本研究では,より現実的で挑戦的なタスク – 複数フレームのジョイントビデオと,未知の露光時間下での劣化 – を野心的に目標とする。 我々はまず,入力されたぼやけたフレームから露出認識表現を構築するために,教師付きコントラスト学習の変種を採用する。 次に、プログレッシブ露光適応型畳み込みと動き改善による露出と動きの表現に基づいて、映像再構成ネットワークを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-27T09:43:42Z)
• SVBR-NET: A Non-Blind Spatially Varying Defocus Blur Removal Network [2.4975981795360847]
  本稿では,空間的に異なるカーネルを扱える非盲検画像分解手法を提案する。 本稿では,2つのエンコーダ・デコーダサブネットワークを導入し,ぼやけた画像と推定したぼやけマップで処理する。 ネットワークは、既存のぼかし推定法によって生成されたぼかしマップをエミュレートするために拡張された、合成的にぼかしカーネルで訓練される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-26T17:21:12Z)
• Correlation-Aware Deep Tracking [83.51092789908677]
  本稿では,自己/横断的意図に着想を得た,新たなターゲット依存型特徴ネットワークを提案する。 我々のネットワークは機能ネットワークの複数の層にクロスイメージの特徴相関を深く埋め込んでいる。 我々のモデルは、豊富な未ペア画像に対して柔軟に事前訓練が可能であり、既存の手法よりも顕著に高速な収束をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-03T11:53:54Z)
• Motion-blurred Video Interpolation and Extrapolation [72.3254384191509]
  本稿では,映像から鮮明なフレームをエンドツーエンドに切り離し,補間し,外挿する新しい枠組みを提案する。 予測フレーム間の時間的コヒーレンスを確保し,潜在的な時間的あいまいさに対処するために,単純で効果的なフローベースルールを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-04T12:18:25Z)
• SharpGAN: Receptive Field Block Net for Dynamic Scene Deblurring [2.852180268019401]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-31T03:57:12Z)
• Blur-Attention: A boosting mechanism for non-uniform blurred image restoration [27.075713246257596]
  非一様ぼかし画像の特徴を動的に捉えるためのぼかしアテンションモジュールを提案する。 条件生成の逆方向のフレームワークにぼやけたアテンションネットワークを導入することにより、エンド・ツー・エンドのブラインド・モーション・デブロアリング法を提案する。 実験結果から,PSNR,SSIM,主観的視覚的品質の両面において,本手法の劣化能力は優れた客観的性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-19T16:07:06Z)
• MuCAN: Multi-Correspondence Aggregation Network for Video Super-Resolution [63.02785017714131]
  ビデオ超解像(VSR)は、複数の低解像度フレームを使用して、各フレームに対して高解像度の予測を生成することを目的としている。 フレーム間およびフレーム内は、時間的および空間的情報を利用するための鍵となるソースである。 VSRのための効果的なマルチ対応アグリゲーションネットワーク(MuCAN)を構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-23T05:41:27Z)
• Self-Supervised Linear Motion Deblurring [112.75317069916579]
  深層畳み込みニューラルネットワークは、画像の劣化の最先端技術である。 本稿では,自己監督型動作遅延に対する識別可能なreblurモデルを提案する。 我々の実験は、自己監督された単一画像の劣化が本当に実現可能であることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-10T20:15:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。