論文の概要: Image Restoration using Feature-guidance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.00187v1
- Date: Sat, 1 Jan 2022 13:10:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-04 15:23:01.650163
- Title: Image Restoration using Feature-guidance
- Title(参考訳): 特徴ガイダンスを用いた画像復元
- Authors: Maitreya Suin, Kuldeep Purohit, A. N. Rajagopalan
- Abstract要約: そこで本稿では,画像の劣化の空間的特性と,画像固有の特性を扱うための新しいアプローチを提案する。
修復作業は,分解局所化と劣化地域誘導修復の2段階に分解する。
この補助作業のために訓練されたモデルは、修復ネットワークのトレーニングをガイドするために活用できる重要な地域知識を含んでいることを実証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 43.02281823557039
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Image restoration is the task of recovering a clean image from a degraded
version. In most cases, the degradation is spatially varying, and it requires
the restoration network to both localize and restore the affected regions. In
this paper, we present a new approach suitable for handling the image-specific
and spatially-varying nature of degradation in images affected by practically
occurring artifacts such as blur, rain-streaks. We decompose the restoration
task into two stages of degradation localization and degraded region-guided
restoration, unlike existing methods which directly learn a mapping between the
degraded and clean images. Our premise is to use the auxiliary task of
degradation mask prediction to guide the restoration process. We demonstrate
that the model trained for this auxiliary task contains vital region knowledge,
which can be exploited to guide the restoration network's training using
attentive knowledge distillation technique. Further, we propose mask-guided
convolution and global context aggregation module that focuses solely on
restoring the degraded regions. The proposed approach's effectiveness is
demonstrated by achieving significant improvement over strong baselines.
- Abstract(参考訳): 画像復元は、劣化したバージョンからクリーンなイメージを復元するタスクである。
ほとんどの場合、劣化は空間的に変化し、影響を受ける領域の局所化と復元の両方を修復ネットワークに要求する。
本稿では, ぼやけ, 雨天など, 実際に発生する人工物の影響を受け, 画像の劣化の空間的・特異性を扱うための新しい手法を提案する。
本研究では, 劣化画像とクリーン画像のマッピングを直接学習する既存の手法とは異なり, 劣化局所化と劣化領域誘導修復の2段階に分割した。
我々の前提は, 劣化マスク予測の補助作業を用いて, 修復過程を指導することである。
この補助作業のために訓練されたモデルには,注意深い知識蒸留技術を用いて,復元ネットワークの訓練を指導するために活用できる重要な領域知識が含まれていることを実証する。
さらに,劣化した領域の復元にのみ焦点をあてたマスク誘導畳み込みとグローバルコンテキスト集約モジュールを提案する。
提案手法の有効性は, 強いベースラインに対する大幅な改善によって実証される。
関連論文リスト
- Repositioning the Subject within Image [56.60660775884127]
本稿では,革新的動的操作タスク,主題再構成を導入する。
このタスクは、画像の忠実性を保ちながら、ユーザが指定した対象を所望の位置に移動させることである。
本研究は, 主観的再配置の基本的なサブタスクを, 統一的, 即効的な塗装作業として効果的に再構築できることを明らかにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-30T10:04:49Z) - InstructIR: High-Quality Image Restoration Following Human Instructions [68.73167409192746]
本稿では,人間の手書きによる画像復元モデルを導出する手法を提案する。
InstructIRという手法は、いくつかの修復作業において最先端の結果を得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-29T18:53:33Z) - Improving Image Restoration through Removing Degradations in Textual
Representations [60.79045963573341]
劣化画像のテキスト表現の劣化を除去し,画像復元を改善するための新たな視点を導入する。
クロスモーダル支援に対処するため,劣化した画像をテキスト表現にマッピングし,劣化を除去する手法を提案する。
特に、画像からテキストへのマッパーとテキスト復元モジュールをCLIP対応のテキストから画像へのモデルに組み込んで、ガイダンスを生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-28T19:18:17Z) - All-in-one Multi-degradation Image Restoration Network via Hierarchical
Degradation Representation [47.00239809958627]
我々は新しいオールインワン・マルチデグレーション画像復元ネットワーク(AMIRNet)を提案する。
AMIRNetは、クラスタリングによって木構造を段階的に構築することで、未知の劣化画像の劣化表現を学習する。
この木構造表現は、様々な歪みの一貫性と不一致を明示的に反映しており、画像復元の具体的な手がかりとなっている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-06T04:51:41Z) - Wide & deep learning for spatial & intensity adaptive image restoration [16.340992967330603]
本稿では,広義の多フレーム画像復元ネットワーク(DparNet)を提案する。
劣化前のパラメータ行列は、劣化した画像から直接学習される。
DparNetの広範かつ深いアーキテクチャにより、学習したパラメータは最終的な復元結果を直接修正できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-30T03:24:09Z) - Spatially-Adaptive Image Restoration using Distortion-Guided Networks [51.89245800461537]
空間的に変化する劣化に苦しむ画像の復元のための学習ベースソリューションを提案する。
本研究では、歪み局所化情報を活用し、画像中の困難な領域に動的に適応するネットワーク設計であるSPAIRを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-19T11:02:25Z) - Blind Image Restoration without Prior Knowledge [0.22940141855172028]
本稿では, 自己Normalization Side-Chain (SCNC) について述べる。
SCNCは既存のCNNトポロジに追加することができ、ネットワークの他の部分とエンドツーエンドでトレーニングされる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-03T19:57:33Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。