Fugu-MT 論文翻訳(概要): FS-NCSR: Increasing Diversity of the Super-Resolution Space via Frequency Separation and Noise-Conditioned Normalizing Flow

論文の概要: FS-NCSR: Increasing Diversity of the Super-Resolution Space via Frequency Separation and Noise-Conditioned Normalizing Flow

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09679v1
Date: Wed, 20 Apr 2022 06:44:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-04-22 12:57:10.333174
Title: FS-NCSR: Increasing Diversity of the Super-Resolution Space via Frequency Separation and Noise-Conditioned Normalizing Flow
Title（参考訳）: FS-NCSR:周波数分離と雑音条件正規化流による超解像空間の多様性の向上
Authors: Ki-Ung Song, Dongseok Shim, Kang-wook Kim, Jae-young Lee, Younggeun Kim
Abstract要約: 周波数分離とノイズ条件付けを用いた多種多様な高品質超解像出力を実現するFS-NCSRを提案する。 FS-NCSRは、以前のNTIRE 2021チャレンジの勝者であるNCSRと比較して、画像品質を著しく低下させることなく、多様性のスコアを著しく改善する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.58203406442855
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Super-resolution suffers from an innate ill-posed problem that a single low-resolution (LR) image can be from multiple high-resolution (HR) images. Recent studies on the flow-based algorithm solve this ill-posedness by learning the super-resolution space and predicting diverse HR outputs. Unfortunately, the diversity of the super-resolution outputs is still unsatisfactory, and the outputs from the flow-based model usually suffer from undesired artifacts which causes low-quality outputs. In this paper, we propose FS-NCSR which produces diverse and high-quality super-resolution outputs using frequency separation and noise conditioning compared to the existing flow-based approaches. As the sharpness and high-quality detail of the image rely on its high-frequency information, FS-NCSR only estimates the high-frequency information of the high-resolution outputs without redundant low-frequency components. Through this, FS-NCSR significantly improves the diversity score without significant image quality degradation compared to the NCSR, the winner of the previous NTIRE 2021 challenge.
Abstract（参考訳）: 超解像は、1つの低分解能(LR)画像が複数の高分解能(HR)画像から得られるという本質的に不適切な問題に悩まされる。フローベースアルゴリズムの最近の研究は、超解像空間を学習し、多様なHR出力を予測することによって、この不正を解消している。残念ながら、超解像出力の多様性はまだ不十分であり、フローベースモデルからの出力は通常、低品質な出力を引き起こす望ましくない成果物に悩まされる。本稿では,従来のフローベース手法と比較して,周波数分離と雑音条件を用いた多種多様な高品質超解像出力を生成するFS-NCSRを提案する。画像のシャープさと高品質さは高周波情報に依存するため、FS-NCSRは冗長な低周波成分を持たない高分解能出力の高周波情報のみを推定する。これにより、FS-NCSRは、以前のNTIRE 2021チャレンジの勝者であるNCSRと比較して、画像品質を著しく低下させることなく、多様性のスコアを著しく改善する。

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