論文の概要: Single Image Defocus Deblurring Using Kernel-Sharing Parallel Atrous Convolutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.09108v1
• Date: Fri, 20 Aug 2021 11:06:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-23 13:25:54.000058
• Title: Single Image Defocus Deblurring Using Kernel-Sharing Parallel Atrous Convolutions
• Title（参考訳）: カーネル共有並列atrous畳み込みを用いた単一画像デフォーカスデブラリング
• Authors: Hyeongseok Son, Junyong Lee, Sunghyun Cho, Seungyong Lee
• Abstract要約: デフォーカス画像では、ぼやけた形状は画素間で似ているが、ぼやけの大きさは異なる。 我々は,デフォーカスのぼかしの大きさだけが形状を維持しながら変化する場合,対応する逆カーネルの形状が変わらず,スケールのみが変化するという観察を生かした。 逆カーネルの特性を組み込んだカーネル共有並列アラス畳み込み(KPAC)ブロックを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.713997170792842
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a novel deep learning approach for single image defocus deblurring based on inverse kernels. In a defocused image, the blur shapes are similar among pixels although the blur sizes can spatially vary. To utilize the property with inverse kernels, we exploit the observation that when only the size of a defocus blur changes while keeping the shape, the shape of the corresponding inverse kernel remains the same and only the scale changes. Based on the observation, we propose a kernel-sharing parallel atrous convolutional (KPAC) block specifically designed by incorporating the property of inverse kernels for single image defocus deblurring. To effectively simulate the invariant shapes of inverse kernels with different scales, KPAC shares the same convolutional weights among multiple atrous convolution layers. To efficiently simulate the varying scales of inverse kernels, KPAC consists of only a few atrous convolution layers with different dilations and learns per-pixel scale attentions to aggregate the outputs of the layers. KPAC also utilizes the shape attention to combine the outputs of multiple convolution filters in each atrous convolution layer, to deal with defocus blur with a slightly varying shape. We demonstrate that our approach achieves state-of-the-art performance with a much smaller number of parameters than previous methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,逆カーネルに基づく単一画像デフォーカスデブルリングのための新しい深層学習手法を提案する。 デフォーカス画像では、ぼやけた形状はピクセル間で似ているが、ぼやけた大きさは空間的に異なる。 この特性を逆カーネルで活用するために,デフォーカスボケの大きさのみが形状を維持しながら変化する場合,対応する逆カーネルの形状は同一のままであり,スケールのみが変化するという観察を活用した。 そこで本研究では,単一画像デフォーカスデブラリングのための逆カーネルの特性を組み込んだカーネル共有並列atrous convolutional (kpac)ブロックを提案する。 異なるスケールで逆カーネルの不変形状を効果的にシミュレートするために、KPACは複数のアトラスな畳み込み層で同じ畳み込み重みを共有する。 逆カーネルの様々なスケールを効率的にシミュレートするために、KPACは異なるダイレーションを持つ少数のアトラスな畳み込み層で構成され、ピクセルごとのスケールの注意を学習し、レイヤーの出力を集約する。 KPACはまた、形状注意を利用して、各アトラス畳み込み層における複数の畳み込みフィルタの出力を組み合わせ、わずかに異なる形状のデフォーカスぼけに対処する。 提案手法は,従来の手法よりもはるかに少ないパラメータで,最先端の性能を実現する。

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