論文の概要: Unpaired Image Super-Resolution with Optimal Transport Maps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.01116v1
• Date: Wed, 2 Feb 2022 16:21:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-03 14:50:14.608003
• Title: Unpaired Image Super-Resolution with Optimal Transport Maps
• Title（参考訳）: 最適輸送図を用いた画像超解像
• Authors: Milena Gazdieva, Litu Rout, Alexander Korotin, Alexander Filippov, Evgeny Burnaev
• Abstract要約: 実世界の画像超解像(SR)タスクは、しばしば、教師付き技術の適用を制限するペアデータセットを持っていない。 本稿では,非バイアスのOTマップを知覚輸送コストで学習する未ペアSRのアルゴリズムを提案する。 我々のアルゴリズムは、大規模無人AIM-19データセット上で、最先端のパフォーマンスをほぼ提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 128.1189695209663
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Real-world image super-resolution (SR) tasks often do not have paired datasets limiting the application of supervised techniques. As a result, the tasks are usually approached by unpaired techniques based on Generative Adversarial Networks (GANs) which yield complex training losses with several regularization terms such as content and identity losses. We theoretically investigate the optimization problems which arise in such models and find two surprising observations. First, the learned SR map is always an optimal transport (OT) map. Second, we empirically show that the learned map is biased, i.e., it may not actually transform the distribution of low-resolution images to high-resolution images. Inspired by these findings, we propose an algorithm for unpaired SR which learns an unbiased OT map for the perceptual transport cost. Unlike existing GAN-based alternatives, our algorithm has a simple optimization objective reducing the neccesity to perform complex hyperparameter selection and use additional regularizations. At the same time, it provides nearly state-of-the-art performance on the large-scale unpaired AIM-19 dataset.
• Abstract（参考訳）: 実世界のイメージスーパーレゾリューション(sr)タスクは、監督技術の適用を制限するペアデータセットを持っていないことが多い。 その結果、これらのタスクは通常、GAN(Generative Adversarial Networks)に基づく不正なテクニックによってアプローチされ、コンテンツやアイデンティティの損失といったいくつかの規則化用語で複雑なトレーニング損失をもたらす。 このようなモデルで生じる最適化問題を理論的に検討し、2つの驚くべき観測結果を見出す。 まず、学習されたSRマップは常に最適輸送(OT)マップである。 第2に,学習マップが偏り,すなわち低分解能画像の分布を高分解能画像に変換するものではないことを実証的に示す。 これらの知見に触発されて、知覚輸送コストの未バイアスOTマップを学習する未ペアSRのアルゴリズムを提案する。 既存のGANベースの代替アルゴリズムとは異なり、我々のアルゴリズムは、複雑なハイパーパラメータ選択を行い、追加の正規化を使用するために、簡単な最適化目標を持つ。 同時に、大規模な無人AIM-19データセットに対して、ほぼ最先端のパフォーマンスを提供する。

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