論文の概要: When A Conventional Filter Meets Deep Learning: Basis Composition
Learning on Image Filters
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.00258v1
- Date: Tue, 1 Mar 2022 06:34:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-02 14:17:23.919935
- Title: When A Conventional Filter Meets Deep Learning: Basis Composition
Learning on Image Filters
- Title（参考訳）: 従来のフィルタがディープラーニングを満たした場合--イメージフィルタによる基底構成学習
- Authors: Fu Lee Wang, Yidan Feng, Haoran Xie, Gary Cheng, Mingqiang Wei
- Abstract要約: そこで本稿では,最適な公式を自動決定するために,単一画像フィルタを用いた基底合成学習を提案する。
提案手法は,ユーザフレンドリなフィルタを描画し,低レベル視覚の基本的な問題に有効である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.506636435344333
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Image filters are fast, lightweight and effective, which make these
conventional wisdoms preferable as basic tools in vision tasks. In practical
scenarios, users have to tweak parameters multiple times to obtain satisfied
results. This inconvenience heavily discounts the efficiency and user
experience. We propose basis composition learning on single image filters to
automatically determine their optimal formulas. The feasibility is based on a
two-step strategy: first, we build a set of filtered basis (FB) consisting of
approximations under selected parameter configurations; second, a dual-branch
composition module is proposed to learn how the candidates in FB are combined
to better approximate the target image. Our method is simple yet effective in
practice; it renders filters to be user-friendly and benefits fundamental
low-level vision problems including denoising, deraining and texture removal.
Extensive experiments demonstrate that our method achieves an appropriate
balance among the performance, time complexity and memory efficiency.
- Abstract（参考訳）: 画像フィルターは高速で軽量で効果的であり、従来の知恵は視覚タスクの基本ツールとして好まれる。
実用的なシナリオでは、ユーザは満足のいく結果を得るためにパラメータを複数回調整する必要があります。
この不便さは、効率とユーザエクスペリエンスを大幅に削減します。
本稿では,単一画像フィルタを用いた基底合成学習を提案し,その最適公式を自動的に決定する。
まず、選択されたパラメータ構成の下で近似からなるフィルタ基底(FB)の集合を構築し、次に、FBの候補をどのように組み合わせてターゲット画像をよりよく近似するかを学ぶための二重分岐合成モジュールを提案する。
提案手法は,ユーザフレンドリーなフィルタを描画し,デノイング,デラミニング,テクスチャ除去など,基本的な低レベルの視覚問題に有効である。
大規模な実験により,本手法は性能,時間的複雑性,メモリ効率の適切なバランスが得られた。
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