論文の概要: A Practical Contrastive Learning Framework for Single Image Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.13924v1
• Date: Sat, 27 Nov 2021 15:42:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-03 08:37:46.155563
• Title: A Practical Contrastive Learning Framework for Single Image Super-Resolution
• Title（参考訳）: 単一画像超解像のための実践的コントラスト学習フレームワーク
• Authors: Gang Wu and Junjun Jiang and Xianming Liu and Jiayi Ma
• Abstract要約: 単一画像超解像(SISR)のための新しいコントラスト学習フレームワークを提案する。 SISRの最先端アプローチよりも0.21dBの顕著な向上を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.99419678572869
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Contrastive learning has achieved remarkable success on various high-level tasks, but there are fewer methods proposed for low-level tasks. It is challenging to adopt vanilla contrastive learning technologies proposed for high-level visual tasks straight to low-level visual tasks since the acquired global visual representations are insufficient for low-level tasks requiring rich texture and context information. In this paper, we propose a novel contrastive learning framework for single image super-resolution (SISR). We investigate the contrastive learning-based SISR from two perspectives: sample construction and feature embedding. The existing methods propose some naive sample construction approaches (e.g., considering the low-quality input as a negative sample and the ground truth as a positive sample) and they adopt a prior model (e.g., pre-trained VGG model) to obtain the feature embedding instead of exploring a task-friendly one. To this end, we propose a practical contrastive learning framework for SISR that involves the generation of many informative positive and hard negative samples in frequency space. Instead of utilizing an additional pre-trained network, we design a simple but effective embedding network inherited from the discriminator network and can be iteratively optimized with the primary SR network making it task-generalizable. Finally, we conduct an extensive experimental evaluation of our method compared with benchmark methods and show remarkable gains of up to 0.21 dB over the current state-of-the-art approaches for SISR.
• Abstract（参考訳）: 対照的な学習は様々なハイレベルなタスクで顕著な成功を収めてきたが、低レベルなタスクに対して提案される手法は少ない。 獲得したグローバルな視覚表現は、リッチなテクスチャやコンテキスト情報を必要とする低レベルなタスクには不十分であるため、高レベルな視覚タスクに対して提案されるバニラコントラスト学習技術を採用することは困難である。 本稿では,単一画像超解像(SISR)のための新しいコントラスト学習フレームワークを提案する。 比較学習に基づくsisrについて,サンプル構築と特徴埋め込みという2つの視点から検討する。 既存の手法では,低品質な入力を負のサンプルとして,地味の真理を正のサンプルとして検討するなど,単純なサンプル構築手法が提案されており,先行モデル(事前学習VGGモデルなど)を採用して,タスクフレンドリーなサンプルを探索する代わりに,特徴埋め込みを実現する。 そこで本研究では,周波数空間における多くの情報的正負および強負のサンプルの生成を含む,SISRの実践的コントラスト学習フレームワークを提案する。 追加の事前学習されたネットワークを利用する代わりに、識別器ネットワークから継承される単純で効果的な埋め込みネットワークを設計し、プライマリのsrネットワークで反復的に最適化することでタスクを一般化できる。 最後に,本手法をベンチマーク法と比較して広範囲に実験的に評価し,SISRの最先端手法に比べて最大0.21dBの顕著な向上を示した。

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