論文の概要: Metric Learning based Interactive Modulation for Real-World Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05065v1
• Date: Tue, 10 May 2022 17:46:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-05-14 10:12:24.384006
• Title: Metric Learning based Interactive Modulation for Real-World Super-Resolution
• Title（参考訳）: 実世界の超解像のためのメトリック学習に基づく対話型変調
• Authors: Chong Mou, Yanze Wu, Xintao Wang, Chao Dong, Jian Zhang, Ying Shan
• Abstract要約: 実世界超解法(MM-RealSR)のためのメトリック学習に基づく対話型変調を提案する。 具体的には,現実シナリオにおける劣化レベルを推定するための教師なし劣化推定手法を提案する。 提案したMM-RealSRは実世界の超解像における優れた変調と復元性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.94287747415486
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Interactive image restoration aims to restore images by adjusting several controlling coefficients, which determine the restoration strength. Existing methods are restricted in learning the controllable functions under the supervision of known degradation types and levels. They usually suffer from a severe performance drop when the real degradation is different from their assumptions. Such a limitation is due to the complexity of real-world degradations, which can not provide explicit supervision to the interactive modulation during training. However, how to realize the interactive modulation in real-world super-resolution has not yet been studied. In this work, we present a Metric Learning based Interactive Modulation for Real-World Super-Resolution (MM-RealSR). Specifically, we propose an unsupervised degradation estimation strategy to estimate the degradation level in real-world scenarios. Instead of using known degradation levels as explicit supervision to the interactive mechanism, we propose a metric learning strategy to map the unquantifiable degradation levels in real-world scenarios to a metric space, which is trained in an unsupervised manner. Moreover, we introduce an anchor point strategy in the metric learning process to normalize the distribution of metric space. Extensive experiments demonstrate that the proposed MM-RealSR achieves excellent modulation and restoration performance in real-world super-resolution. Codes are available at https://github.com/TencentARC/MM-RealSR.
• Abstract（参考訳）: インタラクティブ画像復元は,復元強度を決定する複数の制御係数を調整して画像復元を目標とする。 既存の方法は、既知の劣化タイプやレベルを監督した制御可能な関数の学習に制限される。 彼らは通常、実際の劣化が仮定と異なる場合、深刻なパフォーマンス低下に苦しむ。 このような制限は、実世界の劣化の複雑さのためであり、トレーニング中の対話的変調を明示的に監視することはできない。 しかし、現実の超解像におけるインタラクティブな変調を実現する方法はまだ研究されていない。 本稿では,MM-RealSR(Metric Learning based Interactive Modulation for Real-World Super-Resolution)を提案する。 具体的には,現実シナリオにおける劣化レベルを推定するための教師なし劣化推定手法を提案する。 対話型メカニズムの明示的な監督として既知の劣化レベルを使用する代わりに、実世界のシナリオにおける不定量的な劣化レベルを、教師なしの方法で訓練された計量空間にマッピングする計量学習戦略を提案する。 さらに,計量空間の分布を正規化するために,計量学習プロセスにおいてアンカーポイント戦略を導入する。 MM-RealSRは実世界の超解像において優れた変調と復元性能が得られることを示した。 コードはhttps://github.com/TencentARC/MM-RealSRで公開されている。

関連論文リスト

• Degradation Oriented and Regularized Network for Blind Depth Super-Resolution [48.744290794713905]
  現実のシナリオでは、キャプチャーされた深度データは、センサーの制限や複雑な撮像環境のために、従来と変わらない劣化に悩まされることが多い。 本稿では,現実のシーンにおける未知の劣化に適応的に対処する新しいフレームワークであるDORNetを提案する。 提案手法は,低解像度深度データの劣化表現をモデル化した自己教師付き劣化学習戦略の開発から始まる。 効率的なRGB-D融合を容易にするために,学習した劣化先行情報に基づいて,RGBコンテンツを奥行きデータに選択的に伝播する劣化指向の特徴変換モジュールを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-15T14:53:07Z)
• Enhanced Super-Resolution Training via Mimicked Alignment for Real-World Scenes [51.92255321684027]
  トレーニング中、LR入力とHR画像の整列により、誤調整問題を緩和する新しいプラグアンドプレイモジュールを提案する。 具体的には,従来のLR試料の特徴を保ちながらHRと整合する新しいLR試料を模倣する。 本手法を合成および実世界のデータセット上で総合的に評価し,SRモデルのスペクトル間での有効性を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-07T18:18:54Z)
• Towards Realistic Data Generation for Real-World Super-Resolution [58.88039242455039]
  RealDGenは、現実世界の超解像のために設計された教師なし学習データ生成フレームワークである。 我々は,コンテンツ分解脱結合拡散モデルに統合されたコンテンツと劣化抽出戦略を開発する。 実験により、RealDGenは、現実世界の劣化を反映する大規模で高品質なペアデータを生成するのに優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-11T13:34:57Z)
• STAT: Towards Generalizable Temporal Action Localization [56.634561073746056]
  WTAL(Wakly-supervised temporal action Localization)は、ビデオレベルのラベルだけでアクションインスタンスを認識およびローカライズすることを目的としている。 既存の手法は、異なる分布に転送する際の重大な性能劣化に悩まされる。 本稿では,アクションローカライズ手法の一般化性向上に焦点を当てたGTALを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-20T07:56:21Z)
• DeeDSR: Towards Real-World Image Super-Resolution via Degradation-Aware Stable Diffusion [27.52552274944687]
  低解像度画像のコンテンツや劣化を認識する拡散モデルの能力を高める新しい2段階の劣化認識フレームワークを提案する。 最初の段階では、教師なしのコントラスト学習を用いて画像劣化の表現を得る。 第2段階では、分解対応モジュールを単純化されたControlNetに統合し、様々な劣化への柔軟な適応を可能にします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-31T12:07:04Z)
• Learning Dual-Level Deformable Implicit Representation for Real-World Scale Arbitrary Super-Resolution [81.74583887661794]
  整数と非整数のスケーリング要素を併用した,新しい実世界のスーパーレゾリューションベンチマークを構築した。 実世界の任意の超解像を解くために,Dual-level Deformable Implicit Representation (DDIR)を提案する。 実世界の任意の超解像のためのRealArbiSRおよびRealSRベンチマークの最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-16T13:44:42Z)
• Low-Res Leads the Way: Improving Generalization for Super-Resolution by Self-Supervised Learning [45.13580581290495]
  本研究は,SRモデルの現実の画像への適応性を高めるために,新しい"Low-Res Leads the Way"(LWay)トレーニングフレームワークを導入する。 提案手法では,低分解能(LR)再構成ネットワークを用いて,LR画像から劣化埋め込みを抽出し,LR再構成のための超解出力とマージする。 私たちのトレーニング体制は普遍的に互換性があり、ネットワークアーキテクチャの変更は不要です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-05T02:29:18Z)
• ReCoRe: Regularized Contrastive Representation Learning of World Model [21.29132219042405]
  対照的な教師なし学習と介入不変正規化器を用いて不変特徴を学習する世界モデルを提案する。 提案手法は,現状のモデルベースおよびモデルフリーのRL法より優れ,iGibsonベンチマークで評価された分布外ナビゲーションタスクを大幅に改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-14T15:53:07Z)
• Learning Prompt-Enhanced Context Features for Weakly-Supervised Video Anomaly Detection [37.99031842449251]
  弱い監督下での映像異常検出は重大な課題を呈する。 本稿では,効率的なコンテキストモデリングとセマンティック識別性の向上に焦点をあてた,弱教師付き異常検出フレームワークを提案する。 提案手法は,特定の異常なサブクラスの検出精度を大幅に向上させ,その実用的価値と有効性を裏付けるものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-26T06:45:16Z)
• Crafting Training Degradation Distribution for the Accuracy-Generalization Trade-off in Real-World Super-Resolution [53.0437282872811]
  そこで本研究では,少数の参照画像を用いたクラフトトレーニング劣化分布の新しい手法を提案する。 提案手法は,実世界のアプリケーションにおける一般化能力を保ちながら,テスト画像の性能を著しく向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-29T14:22:48Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。