論文の概要: LODE: Deep Local Deblurring and A New Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.09149v1
• Date: Sun, 19 Sep 2021 15:57:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-22 10:03:00.140322
• Title: LODE: Deep Local Deblurring and A New Benchmark
• Title（参考訳）: LODE: ローカルの深い欠陥と新しいベンチマーク
• Authors: Zerun Wang, Liuyu Xiang, Fan Yang, Jinzhao Qian, Jie Hu, Haidong Huang, Jungong Han, Yuchen Guo, Guiguang Ding
• Abstract要約: 我々はBLur-Aware Deblurring Network(BladeNet)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 ローカルブラー合成モジュールは局所的にぼやけたトレーニングペアを生成し、ローカルブラー知覚モジュールは局所的にぼやけた領域を自動的に捕捉し、Blar-guided Space Attentionモジュールは遅延ネットワークを空間的注意でガイドする。 我々は,REDS と LODE データセットの広範な実験を行い,BladeNet がPSNR を 2.5dB で改善し,SotAs を局所的に改善し,グローバルデブロアに匹敵する性能を維持していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 106.80269193462712
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While recent deep deblurring algorithms have achieved remarkable progress, most existing methods focus on the global deblurring problem, where the image blur mostly arises from severe camera shake. We argue that the local blur, which is mostly derived from moving objects with a relatively static background, is prevalent but remains under-explored. In this paper, we first lay the data foundation for local deblurring by constructing, for the first time, a LOcal-DEblur (LODE) dataset consisting of 3,700 real-world captured locally blurred images and their corresponding ground-truth. Then, we propose a novel framework, termed BLur-Aware DEblurring network (BladeNet), which contains three components: the Local Blur Synthesis module generates locally blurred training pairs, the Local Blur Perception module automatically captures the locally blurred region and the Blur-guided Spatial Attention module guides the deblurring network with spatial attention. This framework is flexible such that it can be combined with many existing SotA algorithms. We carry out extensive experiments on REDS and LODE datasets showing that BladeNet improves PSNR by 2.5dB over SotAs for local deblurring while keeping comparable performance for global deblurring. We will publish the dataset and codes.
• Abstract（参考訳）: 最近のディープ・デブロワーリング・アルゴリズムは目覚ましい進歩を遂げているが、既存のほとんどの手法は、画像のぼやけが激しいカメラの揺れによって生じるグローバル・デブロワーリング問題に焦点を当てている。 比較的静的な背景を持つ移動物体から主に派生した局所的ぼかしが一般的であるが、未探索のままである。 本稿では,まず,3,700個の実世界の局所的ぼやけた画像とそれに対応する地表面からなるローカルデブラリング(lode)データセットを構築し,ローカルデブラリングのためのデータ基盤を構築した。 次に,局所ブラインド合成モジュールは局所的にぼやけたトレーニングペアを生成し,局所ブラインド知覚モジュールは局所的にぼやけた領域を自動捕捉し,Blur-guided Space Attentionモジュールは空間的に注意を払って遅延ネットワークを誘導する,3つのコンポーネントを含む,BLur-Aware Deblurring Network (BladeNet) と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 このフレームワークは柔軟で、既存の多くのSotAアルゴリズムと組み合わせることができる。 我々は,REDS と LODE データセットの広範な実験を行い,BladeNet がPSNR を 2.5dB で改善し,SotAs を局所的に改善し,グローバルデブロアに匹敵する性能を維持した。 データセットとコードを公開します。

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