論文の概要: Learning Structral coherence Via Generative Adversarial Network for Single Image Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10165v1
• Date: Mon, 25 Jan 2021 15:26:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-03-15 04:54:31.474416
• Title: Learning Structral coherence Via Generative Adversarial Network for Single Image Super-Resolution
• Title（参考訳）: 単一画像超解法のための構造的コヒーレンスを学習する
• Authors: Yuanzhuo Li, Yunan Zheng, Jie Chen, Zhenyu Xu, Yiguang Liu
• Abstract要約: 近年,GAN(Generative Adversarial Network)に基づくSISR法により,全体の現実的SR画像が得られた。 SRプロセスにおける高分解能勾配図の復元により構造情報を保存するため, 発電機に勾配分岐を導入する。 さらに、U-netベースの判別器を用いて、画像全体と画素ごとの詳細な認証の両方について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.803141755183827
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Among the major remaining challenges for single image super resolution (SISR) is the capacity to recover coherent images with global shapes and local details conforming to human vision system. Recent generative adversarial network (GAN) based SISR methods have yielded overall realistic SR images, however, there are always unpleasant textures accompanied with structural distortions in local regions. To target these issues, we introduce the gradient branch into the generator to preserve structural information by restoring high-resolution gradient maps in SR process. In addition, we utilize a U-net based discriminator to consider both the whole image and the detailed per-pixel authenticity, which could encourage the generator to maintain overall coherence of the reconstructed images. Moreover, we have studied objective functions and LPIPS perceptual loss is added to generate more realistic and natural details. Experimental results show that our proposed method outperforms state-of-the-art perceptual-driven SR methods in perception index (PI), and obtains more geometrically consistent and visually pleasing textures in natural image restoration.
• Abstract（参考訳）: 単一画像スーパーリゾリューション(SISR)の大きな課題の1つは、人間の視覚システムに準拠したグローバルな形状と局所的な詳細で一貫性のある画像を回復する能力です。 最近のGAN(Genation Adversarial Network)ベースのSISR法は、全体的な現実的なSR画像を生成していますが、ローカル領域で構造的な歪みを伴う不快なテクスチャは常にあります。 これらの問題に対処するため,SRプロセスで高分解能勾配マップを復元することにより,構造情報を保存するための勾配分岐をジェネレータに導入する。 さらに,u-netに基づく判別器を用いて,画像全体と画素単位の詳細な信頼性を考慮し,再構成画像の全体的な一貫性を維持することができる。 さらに,目的関数について検討し,より現実的で自然な情報を生成するためにLPIPS知覚損失を付加した。 実験結果から,提案手法は知覚指標(PI)における最先端の知覚駆動SR法を上回り,自然画像復元における幾何学的一貫性と視覚的快感を得ることができた。

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