論文の概要: Kernel Adversarial Learning for Real-world Image Super-resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.09008v3
• Date: Thu, 5 Sep 2024 09:15:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-07 07:30:16.632881
• Title: Kernel Adversarial Learning for Real-world Image Super-resolution
• Title（参考訳）: 実世界の画像超解像のためのカーネル逆学習
• Authors: Hu Wang, Congbo Ma, Jianpeng Zhang, Wei Emma Zhang, Gustavo Carneiro,
• Abstract要約: 本稿では,Kernel Adversarial Learning Super- resolutionフレームワークを導入することで,現実のイメージSRのための低解像度画像をよりリアルに合成するプロセスを提案する。 提案フレームワークでは、劣化カーネルとノイズを明示的に指定するのではなく適応的にモデル化する。 また、モデルSR再構成精度をさらに高めるために、高周波選択的目的と反復的監視プロセスを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.904933824966605
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current deep image super-resolution (SR) approaches aim to restore high-resolution images from down-sampled images or by assuming degradation from simple Gaussian kernels and additive noises. However, these techniques only assume crude approximations of the real-world image degradation process, which should involve complex kernels and noise patterns that are difficult to model using simple assumptions. In this paper, we propose a more realistic process to synthesise low-resolution images for real-world image SR by introducing a new Kernel Adversarial Learning Super-resolution (KASR) framework. In the proposed framework, degradation kernels and noises are adaptively modelled rather than explicitly specified. Moreover, we also propose a high-frequency selective objective and an iterative supervision process to further boost the model SR reconstruction accuracy. Extensive experiments validate the effectiveness of the proposed framework on real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: 現在のディープ・イメージ・スーパーレゾリューション(SR)アプローチは、ダウンサンプル画像から高解像度イメージを復元することや、単純なガウス核からの劣化と付加雑音を仮定することを目的としている。 しかし、これらの手法は、単純な仮定でモデル化が難しい複雑なカーネルやノイズパターンを含む実世界の画像劣化過程の粗い近似のみを仮定する。 本稿では,Kernel Adversarial Learning Super- resolution (KASR) フレームワークを導入することで,現実のイメージSRのための低解像度画像をよりリアルに合成するプロセスを提案する。 提案フレームワークでは、劣化カーネルとノイズを明示的に指定するのではなく適応的にモデル化する。 また、モデルSR再構成精度をさらに高めるために、高周波選択的目的と反復的監視プロセスを提案する。 大規模な実験により、提案したフレームワークが実世界のデータセットに与える影響が検証された。

関連論文リスト

• Deep learning-based blind image super-resolution with iterative kernel reconstruction and noise estimation [3.2157163136267934]
  視覚障害者のためのIKR-Net(Iterative Kernel Reconstruction Network)を提案する。 IKR-Netは、特に動きのぼやけたノイズの多い画像に対して、ブラインドSISRの最先端の結果を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-25T12:27:22Z)
• ACDMSR: Accelerated Conditional Diffusion Models for Single Image Super-Resolution [84.73658185158222]
  本稿では,ACDMSRと呼ばれる拡散モデルに基づく超解像法を提案する。 提案手法は, 決定論的反復分解過程を通じて超解像を行うために, 標準拡散モデルに適応する。 提案手法は,低解像度画像に対してより視覚的に現実的な表現を生成し,現実的なシナリオにおけるその有効性を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-03T06:49:04Z)
• RBSR: Efficient and Flexible Recurrent Network for Burst Super-Resolution [57.98314517861539]
  バースト超解像(BurstSR)は、高解像度(HR)画像を低解像度(LR)画像と雑音画像から再構成することを目的としている。 本稿では,効率よくフレキシブルなリカレントネットワークでフレーム単位のキューを融合させることを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-30T12:14:13Z)
• Kernel-aware Raw Burst Blind Super-Resolution [0.0]
  バースト超解像(SR)は、低画質の画像からリッチな詳細を復元する可能性を提供する。 既存の非盲点ネットワークは、高解像度(HR)画像の復元において、パフォーマンスが著しく低下する。 本稿では,カーネル対応の変形可能なアライメントモジュールを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-14T11:49:13Z)
• Toward Real-world Image Super-resolution via Hardware-based Adaptive Degradation Models [3.9037347042028254]
  ほとんどの単一画像超解像法は、合成低分解能(LR)と高分解能(HR)画像対上で開発されている。 ハードウェアの知識を取り入れた未知の劣化過程をシミュレートする新しい教師付き手法を提案する。 実世界のデータセットを用いた実験により,我々の劣化モデルが所定の劣化操作よりも精度良くLR画像を推定できることが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-20T19:53:48Z)
• Generalized Real-World Super-Resolution through Adversarial Robustness [107.02188934602802]
  本稿では,実世界のSRに取り組むために,敵攻撃の一般化能力を活用したロバスト超解法を提案する。 我々の新しいフレームワークは、現実世界のSR手法の開発においてパラダイムシフトをもたらす。 単一のロバストモデルを使用することで、実世界のベンチマークで最先端の特殊な手法より優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-25T22:43:20Z)
• Best-Buddy GANs for Highly Detailed Image Super-Resolution [71.13466303340192]
  我々は,低分解能(LR)入力に基づいて高分解能(HR)画像を生成する単一画像超解像(SISR)問題を考える。 このラインに沿ったほとんどのメソッドは、SISRタスクに十分な柔軟性がない、事前定義されたシングルLRシングルHRマッピングに依存しています。 リッチディテールSISRのためのベストバディGAN(Beby-GAN)を提案する。 イミュータブルな1対1の制約を緩和することで、推定されたパッチを動的に最高の監視を求めることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-29T02:58:27Z)
• Designing a Practical Degradation Model for Deep Blind Image Super-Resolution [134.9023380383406]
  単一画像スーパーレゾリューション (sisr) 法は, 推定劣化モデルが実画像から逸脱した場合はうまく動作しない。 本稿では, ランダムにシャッフルされたブラー, ダウンサンプリング, ノイズ劣化からなる, より複雑で実用的な劣化モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-25T17:40:53Z)
• Frequency Consistent Adaptation for Real World Super Resolution [64.91914552787668]
  実シーンにスーパーリゾリューション(SR)法を適用する際に周波数領域の整合性を保証する新しい周波数一貫性適応(FCA)を提案する。 監視されていない画像から劣化カーネルを推定し、対応するLow-Resolution (LR)画像を生成する。 ドメイン一貫性のあるLR-HRペアに基づいて、容易に実装可能な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)SRモデルを訓練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-18T08:25:39Z)
• Deep Cyclic Generative Adversarial Residual Convolutional Networks for Real Image Super-Resolution [20.537597542144916]
  我々は、LRとHRデータ分布間の領域整合性を維持するために、深い循環ネットワーク構造を考える。 本稿では,LRからHRドメインへの変換のためのGAN(Generative Adversarial Network)フレームワークを用いた学習により,超解像残留周期生成逆ネットワーク(SRResCycGAN)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-07T11:11:18Z)

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。