論文の概要: Semi-Supervised Wide-Angle Portraits Correction by Multi-Scale Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08024v1
• Date: Tue, 14 Sep 2021 09:40:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-17 13:55:56.074478
• Title: Semi-Supervised Wide-Angle Portraits Correction by Multi-Scale Transformer
• Title（参考訳）: マルチスケール変圧器によるセミスーパービジョン広角補正
• Authors: Fushun Zhu, Shan Zhao, Peng Wang, Hao Wang, Hua Yan, Shuaicheng Liu
• Abstract要約: 広角画像補正のための半教師付きネットワークを提案する。 我々のネットワークはMulti-Scale Swin-Unet(MS-Unet)と呼ばれ、MSTB(Multi-scale Swin-Unet)上に構築されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.455782652441187
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a semi-supervised network for wide-angle portraits correction. Wide-angle images often suffer from skew and distortion affected by perspective distortion, especially noticeable at the face regions. Previous deep learning based approaches require the ground-truth correction flow maps for the training guidance. However, such labels are expensive, which can only be obtained manually. In this work, we propose a semi-supervised scheme, which can consume unlabeled data in addition to the labeled data for improvements. Specifically, our semi-supervised scheme takes the advantages of the consistency mechanism, with several novel components such as direction and range consistency (DRC) and regression consistency (RC). Furthermore, our network, named as Multi-Scale Swin-Unet (MS-Unet), is built upon the multi-scale swin transformer block (MSTB), which can learn both local-scale and long-range semantic information effectively. In addition, we introduce a high-quality unlabeled dataset with rich scenarios for the training. Extensive experiments demonstrate that the proposed method is superior over the state-of-the-art methods and other representative baselines.
• Abstract（参考訳）: 広角画像補正のための半教師付きネットワークを提案する。 広角画像は、特に顔領域で目立つ遠近法歪みの影響を受け、歪や歪みに苦しむことが多い。 事前の深層学習に基づくアプローチでは、トレーニング指導のための地平線補正フローマップが必要である。 しかし、こうしたラベルは高価であり、手作業でしか入手できない。 本研究では,ラベル付きデータに加えてラベル付きデータも活用可能な半教師付きスキームを提案する。 具体的には、方向と範囲の整合性(DRC)や回帰整合性(RC)といった、新しいコンポーネントによって、整合性メカニズムの利点を生かしている。 さらに,MS-Unet(Multi-Scale Swin-Unet)と呼ばれるネットワークは,MSTB(Multi-scale Swin-Unet)上に構築されており,ローカルスケールと長距離セマンティック情報を効果的に学習することができる。 さらに、トレーニングに豊富なシナリオを持つ高品質なラベルなしデータセットも導入する。 実験の結果,提案手法は最先端の手法や代表的ベースラインよりも優れていることがわかった。

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