論文の概要: Flow-based Kernel Prior with Application to Blind Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.15977v1
• Date: Mon, 29 Mar 2021 22:37:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-31 14:42:14.522941
• Title: Flow-based Kernel Prior with Application to Blind Super-Resolution
• Title（参考訳）: Blind Super-Resolution に先立つフローベースカーネル
• Authors: Jingyun Liang, Kai Zhang, Shuhang Gu, Luc Van Gool, Radu Timofte
• Abstract要約: カーネル推定は一般にブラインド画像超解像(SR)の鍵となる問題の一つである 本稿では,カーネルモデリングのための正規化フローベースカーネルプリレント(fkp)を提案する。 合成および実世界の画像の実験により、提案したFKPがカーネル推定精度を大幅に向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 143.21527713002354
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Kernel estimation is generally one of the key problems for blind image super-resolution (SR). Recently, Double-DIP proposes to model the kernel via a network architecture prior, while KernelGAN employs the deep linear network and several regularization losses to constrain the kernel space. However, they fail to fully exploit the general SR kernel assumption that anisotropic Gaussian kernels are sufficient for image SR. To address this issue, this paper proposes a normalizing flow-based kernel prior (FKP) for kernel modeling. By learning an invertible mapping between the anisotropic Gaussian kernel distribution and a tractable latent distribution, FKP can be easily used to replace the kernel modeling modules of Double-DIP and KernelGAN. Specifically, FKP optimizes the kernel in the latent space rather than the network parameter space, which allows it to generate reasonable kernel initialization, traverse the learned kernel manifold and improve the optimization stability. Extensive experiments on synthetic and real-world images demonstrate that the proposed FKP can significantly improve the kernel estimation accuracy with less parameters, runtime and memory usage, leading to state-of-the-art blind SR results.
• Abstract（参考訳）: カーネル推定は一般に、ブラインド画像スーパーレゾリューション(sr)の重要な問題の1つである。 近年、double-dip はネットワークアーキテクチャによってカーネルをモデル化することを提案しているが、kernelgan は深い線形ネットワークといくつかの正規化損失を用いてカーネル空間を制約している。 しかし、画像srに異方性ガウスカーネルが十分であるという一般的なsrカーネルの仮定を十分に活用できないため、本稿では、カーネルモデリングのための正規化フローベースカーネルプリエント(fkp)を提案する。 異方性ガウス核分布とトラクタブル潜在分布との非可逆写像を学習することにより、FKPはDouble-DIPとKernelGANのカーネルモデリングモジュールを置き換えるのに容易に使用できる。 具体的には、FKPはネットワークパラメータ空間ではなく潜在空間のカーネルを最適化し、合理的なカーネル初期化を生成し、学習されたカーネル多様体を横断し、最適化安定性を向上させる。 合成および実世界の画像に対する大規模な実験により、提案されたFKPは、パラメータ、実行時、メモリ使用量を減らすことでカーネル推定精度を大幅に向上し、最先端のブラインドSR結果をもたらすことが示されている。

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