論文の概要: Rethinking Coarse-to-Fine Approach in Single Image Deblurring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.05054v1
• Date: Wed, 11 Aug 2021 06:37:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-12 18:04:14.781836
• Title: Rethinking Coarse-to-Fine Approach in Single Image Deblurring
• Title（参考訳）: 単一画像の劣化における粗視的アプローチの再考
• Authors: Sung-Jin Cho, Seo-Won Ji, Jun-Pyo Hong, Seung-Won Jung, Sung-Jea Ko
• Abstract要約: マルチインプットマルチアウトプットU-netを用いた高速かつ高精度なデブロアリングネットワーク設計を提案する。 提案したネットワークは、精度と計算複雑性の両方の観点から最先端の手法より優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.195704769925925
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Coarse-to-fine strategies have been extensively used for the architecture design of single image deblurring networks. Conventional methods typically stack sub-networks with multi-scale input images and gradually improve sharpness of images from the bottom sub-network to the top sub-network, yielding inevitably high computational costs. Toward a fast and accurate deblurring network design, we revisit the coarse-to-fine strategy and present a multi-input multi-output U-net (MIMO-UNet). The MIMO-UNet has three distinct features. First, the single encoder of the MIMO-UNet takes multi-scale input images to ease the difficulty of training. Second, the single decoder of the MIMO-UNet outputs multiple deblurred images with different scales to mimic multi-cascaded U-nets using a single U-shaped network. Last, asymmetric feature fusion is introduced to merge multi-scale features in an efficient manner. Extensive experiments on the GoPro and RealBlur datasets demonstrate that the proposed network outperforms the state-of-the-art methods in terms of both accuracy and computational complexity. Source code is available for research purposes at https://github.com/chosj95/MIMO-UNet.
• Abstract（参考訳）: 単一画像劣化ネットワークのアーキテクチャ設計には粗大な戦略が広く用いられている。 従来の手法では、マルチスケールの入力画像でサブネットワークを積み重ね、下位サブネットワークから上位サブネットワークへの画像のシャープさを徐々に改善し、計算コストが必然的に高くなる。 高速で正確なネットワーク設計に向けて、粗大な戦略を再検討し、マルチインプットなマルチアウトプットU-net(MIMO-UNet)を提案する。 MIMO-UNetには3つの異なる特徴がある。 まず、MIMO-UNetのシングルエンコーダは、訓練の難易度を高めるために、マルチスケールな入力画像を取得する。 第二に、MIMO-UNetの単一デコーダは、異なるスケールで複数のデブロワード画像を出力し、単一のU字型ネットワークを用いてマルチカスケードUネットを模倣する。 最後に、マルチスケールな特徴を効率的にマージするために非対称な特徴融合を導入する。 goproとrealblurデータセットの広範な実験により、提案されたネットワークは精度と計算量の両方において最先端の手法よりも優れていることが示されている。 ソースコードはhttps://github.com/chosj95/mimo-unetで研究目的に利用できる。

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