論文の概要: Revisiting Global Statistics Aggregation for Improving Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.04491v1
• Date: Wed, 8 Dec 2021 12:52:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-10 15:25:57.747770
• Title: Revisiting Global Statistics Aggregation for Improving Image Restoration
• Title（参考訳）: 画像復元のためのグローバル統計アグリゲーションの再検討
• Authors: Xiaojie Chu, Liangyu Chen, Chengpeng Chen, Xin Lu
• Abstract要約: テスト時間局所統計変換器(TLSC)は画像復元器の性能を大幅に向上させる。 SEをTLSCに拡張することで、GoProデータセット上のPSNRにおいて、MPRNetは0.65dB、33.31dB、前回の0.6dBを超えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.803962179239385
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Global spatial statistics, which are aggregated along entire spatial dimensions, are widely used in top-performance image restorers. For example, mean, variance in Instance Normalization (IN) which is adopted by HINet, and global average pooling (i.e. mean) in Squeeze and Excitation (SE) which is applied to MPRNet. This paper first shows that statistics aggregated on the patches-based/entire-image-based feature in the training/testing phase respectively may distribute very differently and lead to performance degradation in image restorers. It has been widely overlooked by previous works. To solve this issue, we propose a simple approach, Test-time Local Statistics Converter (TLSC), that replaces the region of statistics aggregation operation from global to local, only in the test time. Without retraining or finetuning, our approach significantly improves the image restorer's performance. In particular, by extending SE with TLSC to the state-of-the-art models, MPRNet boost by 0.65 dB in PSNR on GoPro dataset, achieves 33.31 dB, exceeds the previous best result 0.6 dB. In addition, we simply apply TLSC to the high-level vision task, i.e. semantic segmentation, and achieves competitive results. Extensive quantity and quality experiments are conducted to demonstrate TLSC solves the issue with marginal costs while significant gain. The code is available at https://github.com/megvii-research/tlsc.
• Abstract（参考訳）: 全空間次元に沿って集約されたグローバル空間統計は、トップパフォーマンス画像復元装置で広く利用されている。 例えば、HINetで採用されるインスタンス正規化(IN)と、MPRNetに適用されるSqueezeおよびExcitation(SE)におけるグローバル平均プール(平均)の分散である。 本稿では,まず,訓練/テスト段階におけるパッチベース/強調画像に基づく特徴をそれぞれ集約した統計値が,非常に異なる分布を呈し,画像復元装置の性能低下に繋がることを示す。 以前の作品では広く見過ごされてきた。 この問題を解決するために,テスト時間のみ,グローバルからローカルへの統計集約操作の領域を置き換えたテスト時間ローカル統計変換器(TLSC)を提案する。 再トレーニングや微調整がなければ,画像復元器の性能は大幅に向上する。 特に、SEをTLSCで最先端モデルに拡張することで、GoProデータセット上のPSNRにおいて、MPRNetは0.65dB、33.31dB、前回の0.6dBを超えている。 さらに,TLSCを高レベル視覚タスク,すなわち意味的セグメンテーションに適用し,競争的な結果を得る。 TLSCが限界コストで問題を解決し、大きな利益を得ることを示すため、広範囲な量と品質実験を行った。 コードはhttps://github.com/megvii-research/tlscで入手できる。

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