論文の概要: Details or Artifacts: A Locally Discriminative Learning Approach to Realistic Image Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09195v1
• Date: Thu, 17 Mar 2022 09:35:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-18 14:38:31.260488
• Title: Details or Artifacts: A Locally Discriminative Learning Approach to Realistic Image Super-Resolution
• Title（参考訳）: 詳細またはアーティファクト:写実的画像超解像に対する局所的判別学習アプローチ
• Authors: Jie Liang and Hui Zeng and Lei Zhang
• Abstract要約: 近年,GAN (Generative Adversarial Network) の単一画像超解像 (SISR) が注目されている。 本稿では、視覚的アーチファクトを抑えつつ、知覚的にリアルなディテールを安定的に生成できるGANベースのSISRモデルを訓練できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.00231586840797
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Single image super-resolution (SISR) with generative adversarial networks (GAN) has recently attracted increasing attention due to its potentials to generate rich details. However, the training of GAN is unstable, and it often introduces many perceptually unpleasant artifacts along with the generated details. In this paper, we demonstrate that it is possible to train a GAN-based SISR model which can stably generate perceptually realistic details while inhibiting visual artifacts. Based on the observation that the local statistics (e.g., residual variance) of artifact areas are often different from the areas of perceptually friendly details, we develop a framework to discriminate between GAN-generated artifacts and realistic details, and consequently generate an artifact map to regularize and stabilize the model training process. Our proposed locally discriminative learning (LDL) method is simple yet effective, which can be easily plugged in off-the-shelf SISR methods and boost their performance. Experiments demonstrate that LDL outperforms the state-of-the-art GAN based SISR methods, achieving not only higher reconstruction accuracy but also superior perceptual quality on both synthetic and real-world datasets. Codes and models are available at https://github.com/csjliang/LDL.
• Abstract（参考訳）: 近年,GAN (Generative Adversarial Network) を用いた画像超解像 (SISR) が注目されている。 しかし、GANの訓練は不安定であり、多くの知覚的に不快なアーティファクトと生成された詳細を導入することが多い。 本稿では、視覚的アーチファクトを抑えつつ、知覚的にリアルなディテールを安定的に生成できるGANベースのSISRモデルを訓練できることを実証する。 人工物領域の局所統計(例えば、残留分散)が知覚的に友好的な詳細の領域としばしば異なるという観測に基づいて、gan生成物と現実的な詳細を区別する枠組みを開発し、その結果、モデルトレーニングプロセスを規則化し安定化する人工物マップを作成する。 提案する局所判別学習法(ldl)は単純かつ効果的であり,既設のsisr法に容易に接続でき,その性能を高めることができる。 実験により、LDLは最先端のGANベースのSISR法よりも優れており、高い再現精度だけでなく、合成データセットと実世界のデータセットの知覚品質も優れていることが示された。 コードとモデルはhttps://github.com/csjliang/ldlで入手できる。

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