論文の概要: Neural Maximum A Posteriori Estimation on Unpaired Data for Motion Deblurring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.12139v1
• Date: Tue, 26 Apr 2022 08:09:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-27 13:48:55.637414
• Title: Neural Maximum A Posteriori Estimation on Unpaired Data for Motion Deblurring
• Title（参考訳）: 運動障害の未経験データに基づく神経性最大Aポストエリオリ推定
• Authors: Youjian Zhang, Chaoyue Wang, Dacheng Tao
• Abstract要約: 本稿では、ニューラルネットワークをトレーニングし、失明したデータから視覚情報や鋭いコンテンツを復元するためのニューラルネットワークの最大Aポストエリオリ(NeurMAP)推定フレームワークを提案する。 提案されたNeurMAPは、既存のデブロアリングニューラルネットワークに対するアプローチであり、未使用データセット上のイメージデブロアリングネットワークのトレーニングを可能にする最初のフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.97330195531029
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Real-world dynamic scene deblurring has long been a challenging task since paired blurry-sharp training data is unavailable. Conventional Maximum A Posteriori estimation and deep learning-based deblurring methods are restricted by handcrafted priors and synthetic blurry-sharp training pairs respectively, thereby failing to generalize to real dynamic blurriness. To this end, we propose a Neural Maximum A Posteriori (NeurMAP) estimation framework for training neural networks to recover blind motion information and sharp content from unpaired data. The proposed NeruMAP consists of a motion estimation network and a deblurring network which are trained jointly to model the (re)blurring process (i.e. likelihood function). Meanwhile, the motion estimation network is trained to explore the motion information in images by applying implicit dynamic motion prior, and in return enforces the deblurring network training (i.e. providing sharp image prior). The proposed NeurMAP is an orthogonal approach to existing deblurring neural networks, and is the first framework that enables training image deblurring networks on unpaired datasets. Experiments demonstrate our superiority on both quantitative metrics and visual quality over state-of-the-art methods. Codes are available on https://github.com/yjzhang96/NeurMAP-deblur.
• Abstract（参考訳）: 実世界の動的シーンのデブラリングは、ペアのぼやけたシャープなトレーニングデータが利用できないため、長い間困難な作業でした。 従来の最大Aポストリオ推定法と深層学習に基づくデブロアリング法は,それぞれ手作り事前と合成ぼやけたシャープトレーニングペアによって制限されるため,実際の動的ぼやけに一般化できない。 この目的のために,ニューラルネットワークをトレーニングし,失明したデータから視覚情報や鋭いコンテンツを復元するためのニューラルネットワークの最大Aポストエリオリ(NeurMAP)推定フレームワークを提案する。 提案したNeruMAPは,(再)ブラリング過程(可能性関数)をモデル化するために共同で訓練された動き推定ネットワークと遅延ネットワークから構成される。 一方、動き推定ネットワークは、前もって暗黙の動的動きを適用して画像内の動き情報を探索するように訓練され、その代わりに遅延ネットワークトレーニング(即ち、シャープな画像を提供する)を実施する。 提案されたNeurMAPは、既存のデブロアリングニューラルネットワークに対する直交的なアプローチであり、未ペアデータセット上のイメージデブロアリングネットワークのトレーニングを可能にする最初のフレームワークである。 実験は、最先端の手法よりも定量的メトリクスと視覚的品質の両方に優位性を示す。 コードはhttps://github.com/yjzhang96/neurmap-deblurで入手できる。

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