論文の概要: Unsupervised Degradation Representation Learning for Blind Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.00416v1
• Date: Thu, 1 Apr 2021 11:57:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-02 13:36:47.441925
• Title: Unsupervised Degradation Representation Learning for Blind Super-Resolution
• Title（参考訳）: ブラインド超解像のための教師なし劣化表現学習
• Authors: Longguang Wang, Yingqian Wang, Xiaoyu Dong, Qingyu Xu, Jungang Yang, Wei An, Yulan Guo
• Abstract要約: CNNベースのスーパーリゾリューション(SR)手法は、実際の劣化が仮定と異なる場合に深刻なパフォーマンス低下を被る。 明示的な劣化推定を伴わない盲点SRのための教師なし劣化表現学習手法を提案する。 我々のネットワークは、ブラインドSRタスクの最先端性能を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.788488575616032
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most existing CNN-based super-resolution (SR) methods are developed based on an assumption that the degradation is fixed and known (e.g., bicubic downsampling). However, these methods suffer a severe performance drop when the real degradation is different from their assumption. To handle various unknown degradations in real-world applications, previous methods rely on degradation estimation to reconstruct the SR image. Nevertheless, degradation estimation methods are usually time-consuming and may lead to SR failure due to large estimation errors. In this paper, we propose an unsupervised degradation representation learning scheme for blind SR without explicit degradation estimation. Specifically, we learn abstract representations to distinguish various degradations in the representation space rather than explicit estimation in the pixel space. Moreover, we introduce a Degradation-Aware SR (DASR) network with flexible adaption to various degradations based on the learned representations. It is demonstrated that our degradation representation learning scheme can extract discriminative representations to obtain accurate degradation information. Experiments on both synthetic and real images show that our network achieves state-of-the-art performance for the blind SR task. Code is available at: https://github.com/LongguangWang/DASR.
• Abstract（参考訳）: 既存のcnnベースのスーパーレゾリューション(sr)法は、劣化が固定され知られているという仮定に基づいて開発されている(例えば、bicubic downsampling)。 しかし、実際の劣化が仮定と異なる場合、これらの手法は深刻な性能低下に苦しむ。 実世界の様々な未知の劣化に対処するため、従来の手法ではSR画像の再構成に劣化推定を頼っていた。 それでも、劣化推定法は通常時間を要するため、大きな推定誤差のためにSR故障につながる可能性がある。 本稿では,暗黙的劣化推定を伴わない盲点SRのための教師なし劣化表現学習手法を提案する。 具体的には、画素空間における明示的な推定よりも、表現空間における様々な劣化を区別するために抽象表現を学ぶ。 さらに、学習した表現に基づいて様々な劣化に柔軟に対応可能な劣化認識SR(DASR)ネットワークを導入する。 本手法は, 識別表現を抽出し, 正確な劣化情報を得ることができることを示す。 合成画像と実画像の両方で実験した結果,本ネットワークはブラインドsrタスクの最先端の性能を達成できた。 コードは、https://github.com/LongguangWang/DASR.comで入手できる。

関連論文リスト

• Degradation Oriented and Regularized Network for Blind Depth Super-Resolution [48.744290794713905]
  現実のシナリオでは、キャプチャーされた深度データは、センサーの制限や複雑な撮像環境のために、従来と変わらない劣化に悩まされることが多い。 本稿では,現実のシーンにおける未知の劣化に適応的に対処する新しいフレームワークであるDORNetを提案する。 提案手法は,低解像度深度データの劣化表現をモデル化した自己教師付き劣化学習戦略の開発から始まる。 効率的なRGB-D融合を容易にするために,学習した劣化先行情報に基づいて,RGBコンテンツを奥行きデータに選択的に伝播する劣化指向の特徴変換モジュールを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-15T14:53:07Z)
• Preserving Full Degradation Details for Blind Image Super-Resolution [40.152015542099704]
  劣化低分解能画像(LR)の再生による劣化表現の学習方法を提案する。 復調器に入力LR画像の再構成を誘導することにより、その表現に全劣化情報をエンコードすることができる。 実験により, 精度が高く, 強靭な劣化情報を抽出できることが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-01T13:54:59Z)
• Efficient Test-Time Adaptation for Super-Resolution with Second-Order Degradation and Reconstruction [62.955327005837475]
  画像超解像(SR)は,低分解能(LR)から高分解能(HR)へのマッピングを,一対のHR-LRトレーニング画像を用いて学習することを目的としている。 SRTTAと呼ばれるSRの効率的なテスト時間適応フレームワークを提案し、SRモデルを異なる/未知の劣化型でテストドメインに迅速に適応させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-29T13:58:57Z)
• DR2: Diffusion-based Robust Degradation Remover for Blind Face Restoration [66.01846902242355]
  ブラインド顔復元は通常、トレーニングのための事前定義された劣化モデルで劣化した低品質データを合成する。 トレーニングデータに現実のケースをカバーするために、あらゆる種類の劣化を含めることは、高価で実現不可能である。 本稿では、まず、劣化した画像を粗いが劣化不変な予測に変換し、次に、粗い予測を高品質な画像に復元するために拡張モジュールを使用するロバスト劣化再帰法(DR2)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-13T06:05:18Z)
• Knowledge Distillation based Degradation Estimation for Blind Super-Resolution [146.0988597062618]
  Blind画像超解像(Blind-SR)は、対応する低解像度(LR)入力画像から高解像度(HR)画像を未知の劣化で復元することを目的としている。 劣化推定器のトレーニングを監督するために、複数の劣化組合せの具体的なラベルを提供することは不可能である。 本稿では,知識蒸留に基づく暗黙劣化推定ネットワーク(KD-IDE)と効率的なSRネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-30T11:59:07Z)
• Blind Super-Resolution for Remote Sensing Images via Conditional Stochastic Normalizing Flows [14.882417028542855]
  本稿では、上記の問題に対処するために、正規化フロー(BlindSRSNF)に基づく新しいブラインドSRフレームワークを提案する。 BlindSRSNFは、低解像度(LR)画像が与えられた高解像度画像空間上の条件確率分布を、確率の変動境界を明示的に最適化することによって学習する。 提案アルゴリズムは,シミュレーションLRと実世界RSIの両方において,視覚的品質の優れたSR結果が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-14T12:37:32Z)
• Meta-Learning based Degradation Representation for Blind Super-Resolution [54.93926549648434]
  メタラーニングに基づく地域劣化対応SRネットワーク(MRDA)を提案する。 我々はMRDAを用いて、数回の反復後に特定の複雑な劣化に迅速に適応し、暗黙的な劣化情報を抽出する。 教師ネットワークMRDA$_T$は、SRのためにMLNが抽出した劣化情報をさらに活用するように設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-28T09:03:00Z)
• Blind Image Super-Resolution via Contrastive Representation Learning [41.17072720686262]
  マルチモーダルおよび空間変動分布を持つ画像のブラインドSRに着目したコントラスト表現学習ネットワークを設計する。 提案したCRL-SRは,ブラインド設定下でのマルチモーダル・空間変動劣化を効果的に処理可能であることを示す。 また、最先端のSR手法を質的に、定量的に上回る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-01T19:34:23Z)
• Real-world Person Re-Identification via Degradation Invariance Learning [111.86722193694462]
  現実のシナリオにおける人物再識別(Re-ID)は通常、低解像度、弱い照明、ぼやけ、悪天候などの様々な劣化要因に悩まされる。 本稿では,現実世界のRe-IDを対象とした劣化不変学習フレームワークを提案する。 自己教師付き不整合表現学習戦略を導入することにより,個人性に関連する頑健な特徴を同時に抽出することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-10T07:58:50Z)

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。