Fugu-MT 論文翻訳(概要): High-Frequency aware Perceptual Image Enhancement

論文の概要: High-Frequency aware Perceptual Image Enhancement

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.11711v1
Date: Tue, 25 May 2021 07:33:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-27 00:43:23.902796
Title: High-Frequency aware Perceptual Image Enhancement
Title（参考訳）: 高周波認識型知覚画像強調
Authors: Hyungmin Roh and Myungjoo Kang
Abstract要約: マルチスケール解析に適した新しいディープニューラルネットワークを導入し,効率的なモデルに依存しない手法を提案する。本モデルは,デノイング,デブロアリング,単一画像超解像などのマルチスケール画像強調問題に適用できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.08460698440162888
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper, we introduce a novel deep neural network suitable for multi-scale analysis and propose efficient model-agnostic methods that help the network extract information from high-frequency domains to reconstruct clearer images. Our model can be applied to multi-scale image enhancement problems including denoising, deblurring and single image super-resolution. Experiments on SIDD, Flickr2K, DIV2K, and REDS datasets show that our method achieves state-of-the-art performance on each task. Furthermore, we show that our model can overcome the over-smoothing problem commonly observed in existing PSNR-oriented methods and generate more natural high-resolution images by applying adversarial training.
Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチスケール解析に適した新しい深層ニューラルネットワークを提案するとともに,高頻度領域からの情報抽出を支援する効率的なモデル非依存手法を提案する。本モデルは,デノイング,デブロアリング,単一画像超解像などのマルチスケール画像強調問題に適用できる。 SIDD,Flickr2K,DIV2K,REDSデータセットを用いた実験により,本手法が各タスクにおける最先端性能を実現することを示す。さらに,既存のPSNR指向手法でよく見られる過度に平滑な問題を克服し,対戦型トレーニングを適用することで,より自然な高解像度画像を生成することができることを示す。

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