論文の概要: Image Super-Resolution With Deep Variational Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09445v1
• Date: Thu, 17 Mar 2022 17:05:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-18 14:07:05.835944
• Title: Image Super-Resolution With Deep Variational Autoencoders
• Title（参考訳）: 奥行き可変オートエンコーダによる画像超解像
• Authors: Darius Chira, Ilian Haralampiev, Ole Winther, Andrea Dittadi, Valentin Li\'evin
• Abstract要約: VDVAE-SRは,最新の深部VAE手法を利用して画像超解像を改善することを目的とした新しいモデルである。 提案手法は他の最先端手法と競合することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.62560651449376
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image super-resolution (SR) techniques are used to generate a high-resolution image from a low-resolution image. Until now, deep generative models such as autoregressive models and Generative Adversarial Networks (GANs) have proven to be effective at modelling high-resolution images. Models based on Variational Autoencoders (VAEs) have often been criticized for their feeble generative performance, but with new advancements such as VDVAE (very deep VAE), there is now strong evidence that deep VAEs have the potential to outperform current state-of-the-art models for high-resolution image generation. In this paper, we introduce VDVAE-SR, a new model that aims to exploit the most recent deep VAE methodologies to improve upon image super-resolution using transfer learning on pretrained VDVAEs. Through qualitative and quantitative evaluations, we show that the proposed model is competitive with other state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 画像超解像(SR)技術を用いて低分解能画像から高分解能画像を生成する。 これまで、自己回帰モデルやGAN(Generative Adversarial Networks)のような深層生成モデルは、高解像度画像のモデリングに有効であることが証明されてきた。 可変オートエンコーダ(VAE)をベースとしたモデルは、高画質な生成性能でしばしば批判されてきたが、VDVAE(非常に深いVAE)のような新しい進歩により、深いVAEが高解像度画像生成のための最先端のモデルを上回る可能性があるという強い証拠がある。 本稿では,VDVAE-SRについて紹介する。VDVAEは,最新の深部VAE手法を利用して,事前訓練されたVDVAEの転送学習を用いて画像超解像を改善することを目的とした新しいモデルである。 定性的および定量的評価により,提案手法は他の最先端手法と競合することを示す。

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