論文の概要: Multi-Curve Translator for Real-Time High-Resolution Image-to-Image Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.07756v1
• Date: Tue, 15 Mar 2022 10:06:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-16 14:49:06.961061
• Title: Multi-Curve Translator for Real-Time High-Resolution Image-to-Image Translation
• Title（参考訳）: リアルタイム高分解能画像変換のためのマルチサーブ変換器
• Authors: Yuda Song, Hui Qian, Xin Du
• Abstract要約: Multi-Curve Translator (MCT) は、対応する入力ピクセルと隣接ピクセルの変換ピクセルを予測する。 MCTにより、ダウンサンプリングされた画像のみをネットワークに供給し、フル解像度画像のマッピングを実行することができる。 MCTの変種は4K画像をリアルタイムで処理でき、ベースモデルと同等またはそれ以上のパフォーマンスを達成できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.651984136294242
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The dominant image-to-image translation methods are based on fully convolutional networks, which extract and translate an image's features and then reconstruct the image. However, they have unacceptable computational costs when working with high-resolution images. To this end, we present the Multi-Curve Translator (MCT), which not only predicts the translated pixels for the corresponding input pixels but also for their neighboring pixels. And if a high-resolution image is downsampled to its low-resolution version, the lost pixels are the remaining pixels' neighboring pixels. So MCT makes it possible to feed the network only the downsampled image to perform the mapping for the full-resolution image, which can dramatically lower the computational cost. Besides, MCT is a plug-in approach that utilizes existing base models and requires only replacing their output layers. Experiments demonstrate that the MCT variants can process 4K images in real-time and achieve comparable or even better performance than the base models on various image-to-image translation tasks.
• Abstract（参考訳）: 画像から画像への翻訳手法は、画像の特徴を抽出し翻訳し、画像を再構成する完全な畳み込みネットワークに基づいている。 しかし、高解像度画像を扱う場合の計算コストは許容できない。 そこで本研究では,対応する入力画素の変換画素を予測できるマルチカーブ変換器(mct)を提案する。 そして高解像度画像が低解像度版にダウンサンプリングされた場合、失われたピクセルは残りのピクセルの隣のピクセルである。 そのためmctは、ダウンサンプリングされた画像のみにネットワークを供給し、全解像度画像のマッピングを実行することができ、計算コストを劇的に削減することができる。 さらに、MCTは既存のベースモデルを利用するプラグインアプローチであり、出力層のみを置き換える必要がある。 MCTの変種は、4K画像をリアルタイムで処理し、様々な画像から画像への変換タスクのベースモデルと同等またはそれ以上の性能を達成できることを示した。

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