論文の概要: Dual-Camera Super-Resolution with Aligned Attention Modules

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.01349v2
• Date: Mon, 6 Sep 2021 11:35:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-07 11:50:41.314708
• Title: Dual-Camera Super-Resolution with Aligned Attention Modules
• Title（参考訳）: 配向アテンションモジュールを用いたデュアルカメラ超解像
• Authors: Tengfei Wang, Jiaxin Xie, Wenxiu Sun, Qiong Yan, Qifeng Chen
• Abstract要約: デュアルカメラ・スーパーレゾリューション(DCSR)に着目したレファレンスベース・スーパーレゾリューション(RefSR)への新しいアプローチを提案する。 提案手法は,空間アライメント操作と標準パッチベースの特徴マッチングを一般化する。 実世界の画像とトレーニング画像の領域ギャップを埋めるために,自己監督型領域適応戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.54073689003269
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel approach to reference-based super-resolution (RefSR) with the focus on dual-camera super-resolution (DCSR), which utilizes reference images for high-quality and high-fidelity results. Our proposed method generalizes the standard patch-based feature matching with spatial alignment operations. We further explore the dual-camera super-resolution that is one promising application of RefSR, and build a dataset that consists of 146 image pairs from the main and telephoto cameras in a smartphone. To bridge the domain gaps between real-world images and the training images, we propose a self-supervised domain adaptation strategy for real-world images. Extensive experiments on our dataset and a public benchmark demonstrate clear improvement achieved by our method over state of the art in both quantitative evaluation and visual comparisons.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,高画質・高精細な結果に参照画像を利用するデュアルカメラ超解像(DCSR)に着目した参照ベース超解像(RefSR)に対する新しいアプローチを提案する。 提案手法は,空間アライメント操作とパッチに基づく標準特徴マッチングを一般化する。 さらに、RefSRの有望な応用であるデュアルカメラの超解像を探求し、スマートフォンのメインカメラと望遠カメラから146枚の画像対からなるデータセットを構築する。 実世界画像とトレーニング画像との領域ギャップを埋めるため,実世界画像に対する自己教師付きドメイン適応戦略を提案する。 私たちのデータセットと公開ベンチマークに関する広範囲な実験は、定量的評価と視覚的比較の両方において、最先端の手法によって明らかに改善されていることを示している。

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