論文の概要: Deep Unrolled Network for Video Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.11720v1
• Date: Tue, 23 Feb 2021 14:35:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-24 13:49:10.506618
• Title: Deep Unrolled Network for Video Super-Resolution
• Title（参考訳）: ビデオ超解像のためのディープアンロールネットワーク
• Authors: Benjamin Naoto Chiche, Arnaud Woiselle, Joana Frontera-Pons and Jean-Luc Starck
• Abstract要約: ビデオスーパーリゾリューション(VSR)は、対応する低リゾリューション(LR)バージョンから高リゾリューション(HR)画像のシーケンスを再構築することを目的としています。 伝統的に、VSR問題の解法は、画像形成や動きの仮定に関する事前知識を利用する反復アルゴリズムに基づいている。 ディープラーニング(DL)アルゴリズムは、大量の画像から空間パターンを効率的に学習できます。 未使用の最適化技術に基づく新しいVSRニューラルネットワークを提案し,その性能を議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.45880283710344055
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video super-resolution (VSR) aims to reconstruct a sequence of high-resolution (HR) images from their corresponding low-resolution (LR) versions. Traditionally, solving a VSR problem has been based on iterative algorithms that can exploit prior knowledge on image formation and assumptions on the motion. However, these classical methods struggle at incorporating complex statistics from natural images. Furthermore, VSR has recently benefited from the improvement brought by deep learning (DL) algorithms. These techniques can efficiently learn spatial patterns from large collections of images. Yet, they fail to incorporate some knowledge about the image formation model, which limits their flexibility. Unrolled optimization algorithms, developed for inverse problems resolution, allow to include prior information into deep learning architectures. They have been used mainly for single image restoration tasks. Adapting an unrolled neural network structure can bring the following benefits. First, this may increase performance of the super-resolution task. Then, this gives neural networks better interpretability. Finally, this allows flexibility in learning a single model to nonblindly deal with multiple degradations. In this paper, we propose a new VSR neural network based on unrolled optimization techniques and discuss its performance.
• Abstract（参考訳）: ビデオスーパーリゾリューション(VSR)は、対応する低リゾリューション(LR)バージョンから高リゾリューション(HR)画像のシーケンスを再構築することを目的としています。 伝統的に、VSR問題の解法は、画像形成や動きの仮定に関する事前知識を活用できる反復アルゴリズムに基づいている。 しかし、これらの古典的手法は自然画像から複雑な統計を取り込むのに苦労している。 さらに、VSRは最近、ディープラーニング(DL)アルゴリズムによる改善の恩恵を受けています。 これらの技術は、大量の画像から空間パターンを効率的に学習できます。 しかし、画像形成モデルに関する知識を取り入れておらず、柔軟性が制限されている。 逆問題解決のために開発された未ロール最適化アルゴリズムは、ディープラーニングアーキテクチャに事前情報を含めることができる。 これらは、主に単一の画像復元タスクで使用されてきた。 アンロールされたニューラルネットワーク構造への適応には、次のようなメリットがある。 まず、これはスーパーレゾリューションタスクのパフォーマンスを向上させる可能性がある。 これにより、ニューラルネットワークの解釈性が向上する。 最後に、単一のモデルが複数の劣化に無明快に対処できるように柔軟性を持たせる。 本稿では,未ロール最適化技術に基づく新しいvsrニューラルネットワークを提案し,その性能について述べる。

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