論文の概要: Human and Scene Motion Deblurring using Pseudo-blur Synthesizer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.12911v1
• Date: Thu, 25 Nov 2021 04:56:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-04 23:13:16.720309
• Title: Human and Scene Motion Deblurring using Pseudo-blur Synthesizer
• Title（参考訳）: Pseudo-blurシンセサイザーを用いた人間とシーンの動作劣化
• Authors: Jonathan Samuel Lumentut, In Kyu Park
• Abstract要約: 現在のディープラーニングに基づくモーションデブロワー法は, 合成ボケと鋭いデータのペアを用いて, 特定のフレームワークを回帰する。 トレーニングやテストの段階で実行可能な,オンザフライでぼやけたデータアグリゲータを提供する。 提案モジュールは、最先端の人体統計モデルを用いて、手作りの事前抽出装置も備えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.36135319921425
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Present-day deep learning-based motion deblurring methods utilize the pair of synthetic blur and sharp data to regress any particular framework. This task is designed for directly translating a blurry image input into its restored version as output. The aforementioned approach relies heavily on the quality of the synthetic blurry data, which are only available before the training stage. Handling this issue by providing a large amount of data is expensive for common usage. We answer this challenge by providing an on-the-fly blurry data augmenter that can be run during training and test stages. To fully utilize it, we incorporate an unorthodox scheme of deblurring framework that employs the sequence of blur-deblur-reblur-deblur steps. The reblur step is assisted by a reblurring module (synthesizer) that provides the reblurred version (pseudo-blur) of its sharp or deblurred counterpart. The proposed module is also equipped with hand-crafted prior extracted using the state-of-the-art human body statistical model. This prior is employed to map human and non-human regions during adversarial learning to fully perceive the characteristics of human-articulated and scene motion blurs. By engaging this approach, our deblurring module becomes adaptive and achieves superior outcomes compared to recent state-of-the-art deblurring algorithms.
• Abstract（参考訳）: 現在のディープラーニングに基づくモーションデブロワー法は, 合成ボケと鋭いデータのペアを用いて, 特定のフレームワークを回帰する。 このタスクは、ぼやけた画像入力を復元されたバージョンに出力として直接翻訳するように設計されている。 上記のアプローチは、トレーニング段階でのみ利用可能な合成ぼやけデータの品質に大きく依存している。 大量のデータを提供することでこの問題に対処することは、一般的な使用にはコストがかかる。 トレーニングやテストの段階で実行可能な,オンザフライでぼやけたデータアグリゲータを提供することで,この問題に対処する。 これを十分に活用するために,ボケデブラル・レブラル・デブラルステップのシーケンスを用いたデブラリングフレームワークの非ノースドックススキームを組み込んだ。 リブラルステップは、その鋭くまたはデブラルされたバージョン(pseudo-blur)を提供するリブラルリングモジュール(synthesizer)によって支援される。 提案モジュールは、最先端の人体統計モデルを用いて手作りの事前抽出を行う。 この先行は、対人学習中に人間と非人間領域をマッピングし、人文・シーン動作のぼかしの特徴を完全に知覚するために用いられる。 このアプローチを取り入れることで,我々のデブロアリングモジュールは適応的になり,最近の最先端デブロアリングアルゴリズムと比較して優れた結果が得られる。

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