Fugu-MT 論文翻訳(概要): Semi-Supervised Super-Resolution

論文の概要: Semi-Supervised Super-Resolution

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.08192v2
Date: Tue, 19 Apr 2022 17:49:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-04-20 11:40:50.187861
Title: Semi-Supervised Super-Resolution
Title（参考訳）: 半教師付き超解像
Authors: Ankur Singh, Piyush Rai
Abstract要約: 超解像(Super-Resolution)は、可視分解能を高めて低解像度の写真の品質を向上させる技術である。従来の超解法では、低解像度で高解像度のペアがほとんど得られない領域では問題となるような訓練のために膨大な量のデータを必要とする。本稿では,500対の例に満たない,シャープで高解像度の画像を生成するための半教師付き手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 30.872605139672086
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Super-Resolution is the technique to improve the quality of a low-resolution photo by boosting its plausible resolution. The computer vision community has extensively explored the area of Super-Resolution. However, previous Super-Resolution methods require vast amounts of data for training which becomes problematic in domains where very few low-resolution, high-resolution pairs might be available. One such area is statistical downscaling, where super-resolution is increasingly being used to obtain high-resolution climate information from low-resolution data. Acquiring high-resolution climate data is extremely expensive and challenging. To reduce the cost of generating high-resolution climate information, Super-Resolution algorithms should be able to train with a limited number of low-resolution, high-resolution pairs. This paper tries to solve the aforementioned problem by introducing a semi-supervised way to perform super-resolution that can generate sharp, high-resolution images with as few as 500 paired examples. The proposed semi-supervised technique can be used as a plug-and-play module with any supervised GAN-based Super-Resolution method to enhance its performance. We quantitatively and qualitatively analyze the performance of the proposed model and compare it with completely supervised methods as well as other unsupervised techniques. Comprehensive evaluations show the superiority of our method over other methods on different metrics. We also offer the applicability of our approach in statistical downscaling to obtain high-resolution climate images.
Abstract（参考訳）: スーパーレゾリューション(super- resolution)とは、低解像度の写真の品質を向上させる技術である。コンピュータビジョンコミュニティはスーパーリゾリューションの領域を幅広く探求してきた。しかし、従来の超解法では、低解像度で高解像度のペアがほとんど得られない領域では問題となるような訓練のために大量のデータを必要とする。このような領域の1つは統計的ダウンスケーリングであり、低解像度データから高解像度の気候情報を得るために超解像がますます使われている。高解像度の気候データを取得するのは非常に高価で難しい。高解像度の気候情報を生成するコストを削減するため、超解法アルゴリズムは限られた数の低解像度で高解像度のペアを訓練できる必要がある。本稿では,500対の例に満たないシャープで高解像度の画像を生成するための半教師付き手法を導入することで,上記の問題を解決することを試みる。提案手法は, 教師付きGANベースのスーパーリゾリューション法を用いて, プラグアンドプレイモジュールとして利用することができる。提案モデルの性能を定量的・定性的に分析し,教師なし手法と同様に教師付き手法と比較した。総合的な評価は, 異なる測定値における他の手法よりも優れた方法を示す。また,高分解能気候画像を得るための統計的ダウンスケール手法の適用性も提供する。

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