論文の概要: MSSNet: Multi-Scale-Stage Network for Single Image Deblurring
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.09652v1
- Date: Sat, 19 Feb 2022 18:17:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-23 09:09:38.484849
- Title: MSSNet: Multi-Scale-Stage Network for Single Image Deblurring
- Title（参考訳）: MSSNet:シングルイメージデブリのためのマルチスケールネットワーク
- Authors: Kiyeon Kim, Seungyong Lee, Sunghyun Cho
- Abstract要約: Multi-Scale-Stage Network (MSSNet) は、シングルイメージの劣化に対する新しいディープラーニングベースのアプローチである。
MSSNetは、ブラースケールを反映するステージ構成、スケール間情報伝搬方式、ピクセルシャッフルベースのマルチスケール方式の3つの新しい技術コンポーネントを採用している。
実験の結果,MSSNetは品質,ネットワークサイズ,計算時間の観点から,最先端の性能を実現していることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.258823033281352
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Most of traditional single image deblurring methods before deep learning
adopt a coarse-to-fine scheme that estimates a sharp image at a coarse scale
and progressively refines it at finer scales. While this scheme has also been
adopted to several deep learning-based approaches, recently a number of
single-scale approaches have been introduced showing superior performance to
previous coarse-to-fine approaches both in quality and computation time, making
the traditional coarse-to-fine scheme seemingly obsolete. In this paper, we
revisit the coarse-to-fine scheme, and analyze defects of previous
coarse-to-fine approaches that degrade their performance. Based on the
analysis, we propose Multi-Scale-Stage Network (MSSNet), a novel deep
learning-based approach to single image deblurring that adopts our remedies to
the defects. Specifically, MSSNet adopts three novel technical components:
stage configuration reflecting blur scales, an inter-scale information
propagation scheme, and a pixel-shuffle-based multi-scale scheme. Our
experiments show that MSSNet achieves the state-of-the-art performance in terms
of quality, network size, and computation time.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングに先立つ従来の単一画像のデブロアリング手法のほとんどは、粗いスケールでシャープな画像を推定し、より細かいスケールで徐々に洗練する粗大なスキームを採用している。
このスキームはいくつかのディープラーニングベースのアプローチにも採用されているが、近年では従来の粗大なアプローチよりも品質と計算時間の両方で優れた性能を示しており、従来の粗大な手法は時代遅れのように見える。
本稿では、粗大化方式を再検討し、その性能を劣化させる従来の粗大化手法の欠陥を分析する。
そこで本研究では,本研究で提案するマルチスケールステージネットワーク(mssnet,multi-scale-stage network)を提案する。
特に、MSSNetは、ブラースケールを反映したステージ構成、スケール間情報伝搬方式、ピクセルシャッフルベースのマルチスケール方式の3つの新しい技術コンポーネントを採用している。
実験の結果,MSSNetは品質,ネットワークサイズ,計算時間の観点から最先端の性能を実現していることがわかった。
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