論文の概要: Unsupervised Domain-Specific Deblurring using Scale-Specific Attention
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.06175v1
- Date: Sun, 12 Dec 2021 07:47:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-15 12:21:39.260357
- Title: Unsupervised Domain-Specific Deblurring using Scale-Specific Attention
- Title（参考訳）: スケール特化注意を用いた教師なしドメイン特化度
- Authors: Praveen Kandula and Rajagopalan. A. N
- Abstract要約: スケール適応型アテンションモジュール (SAAM) を用いた教師なしドメイン固有のデブロアリングを提案する。
我々のネットワークはトレーニングのために教師付きペアを必要とせず、デブロアリング機構は主に敵の損失によって導かれる。
異なるアブレーション研究により、我々の粗粒度機構は、教師なしモデルよりも優れており、SAAMは文学で使用される注意モデルと比較して、より優れた参画が可能であることが示されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.25797036386508543
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the literature, coarse-to-fine or scale-recurrent approach i.e.
progressively restoring a clean image from its low-resolution versions has been
successfully employed for single image deblurring. However, a major
disadvantage of existing methods is the need for paired data; i.e. sharpblur
image pairs of the same scene, which is a complicated and cumbersome
acquisition procedure. Additionally, due to strong supervision on loss
functions, pre-trained models of such networks are strongly biased towards the
blur experienced during training and tend to give sub-optimal performance when
confronted by new blur kernels during inference time. To address the above
issues, we propose unsupervised domain-specific deblurring using a
scale-adaptive attention module (SAAM). Our network does not require supervised
pairs for training, and the deblurring mechanism is primarily guided by
adversarial loss, thus making our network suitable for a distribution of blur
functions. Given a blurred input image, different resolutions of the same image
are used in our model during training and SAAM allows for effective flow of
information across the resolutions. For network training at a specific scale,
SAAM attends to lower scale features as a function of the current scale.
Different ablation studies show that our coarse-to-fine mechanism outperforms
end-to-end unsupervised models and SAAM is able to attend better compared to
attention models used in literature. Qualitative and quantitative comparisons
(on no-reference metrics) show that our method outperforms prior unsupervised
methods.
- Abstract（参考訳）: 文献では, 粗粒度やスケールリカレントなアプローチ, 低解像度バージョンからクリーンなイメージを段階的に復元する手法が, 単一画像のデブラリングに有効である。
しかし、既存の方法の大きな欠点は、ペアデータの必要性である。つまり、同じシーンのシャープブラル画像ペアは、複雑で面倒な取得手順である。
さらに、損失関数の強い監督により、そのようなネットワークの事前学習モデルは、トレーニング中に経験したぼやけに強く偏り、推論時に新しいぼやけたカーネルに直面すると、準最適性能を与える傾向がある。
上記の問題に対処するため,SAAM (Scale-Adaptive attention module) を用いた教師なしドメイン固有のデブロアリングを提案する。
ネットワークはトレーニングのために教師付きペアを必要としないため,デブラリング機構は主に逆損失によって誘導されるため,ぼかし関数の分布に適合する。
ぼやけた入力画像が与えられた場合、トレーニング中に同じ画像の異なる解像度がモデルで使用され、SAAMは解像度を横断する効果的な情報の流れを可能にする。
特定のスケールでのネットワークトレーニングでは、SAAMは現在のスケールの関数として、より低いスケールの機能に対応します。
異なるアブレーション研究により,本機構はエンド・ツー・エンドの非教師付きモデルよりも優れており,saamは文献における注意モデルよりも優れた参加が可能であることが示された。
質的かつ定量的な比較(参照なしのメトリクス)により、従来の教師なしメソッドよりも優れた結果が得られる。
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