論文の概要: Variational AutoEncoder for Reference based Image Super-Resolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.04090v1
- Date: Tue, 8 Jun 2021 04:12:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-10 06:52:22.735137
- Title: Variational AutoEncoder for Reference based Image Super-Resolution
- Title（参考訳）: 参照型画像超解像のための変分オートエンコーダ
- Authors: Zhi-Song Liu and Wan-Chi Siu and Li-Wen Wang
- Abstract要約: 本稿では,任意の画像がスーパーレゾリューションの参照として機能する参照ベース画像スーパーレゾリューションを提案する。
ランダムマップや低解像度画像自体を使用しても、提案したRefVAEは、超解像への参照から知識を転送することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.459299640768773
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we propose a novel reference based image super-resolution
approach via Variational AutoEncoder (RefVAE). Existing state-of-the-art
methods mainly focus on single image super-resolution which cannot perform well
on large upsampling factors, e.g., 8$\times$. We propose a reference based
image super-resolution, for which any arbitrary image can act as a reference
for super-resolution. Even using random map or low-resolution image itself, the
proposed RefVAE can transfer the knowledge from the reference to the
super-resolved images. Depending upon different references, the proposed method
can generate different versions of super-resolved images from a hidden
super-resolution space. Besides using different datasets for some standard
evaluations with PSNR and SSIM, we also took part in the NTIRE2021 SR Space
challenge and have provided results of the randomness evaluation of our
approach. Compared to other state-of-the-art methods, our approach achieves
higher diverse scores.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,可変オートエンコーダ(RefVAE)を用いた参照ベース画像超解像手法を提案する。
既存の最先端の手法は、主に8$\times$のような大きなアップサンプリング要因ではうまく機能しない単一画像の超解像に焦点を当てている。
我々は,任意の画像が超解像の基準として機能する参照ベース画像スーパーレゾリューションを提案する。
ランダムマップや低解像度画像自体を使っても、提案したRefVAEは超解像への参照から知識を伝達することができる。
異なる参照によって、提案手法は隠れた超解像空間から異なるバージョンの超解像を生成することができる。
psnrとssimの標準評価に異なるデータセットを使用するとともに、ntire2021 srスペースチャレンジにも参加し、このアプローチのランダム性評価の結果を提供した。
他の最先端手法と比較して,本手法はより多様なスコアを得られる。
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