論文の概要: Joint Super-Resolution and Inverse Tone-Mapping: A Feature Decomposition Aggregation Network and A New Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.03367v1
• Date: Thu, 7 Jul 2022 15:16:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-08 14:04:39.126726
• Title: Joint Super-Resolution and Inverse Tone-Mapping: A Feature Decomposition Aggregation Network and A New Benchmark
• Title（参考訳）: 複合超解像と逆トーン・マッピング:特徴分解集約ネットワークと新しいベンチマーク
• Authors: Gang Xu (1), Yuchen Yang (1), Jun Xu (1), Liang Wang (2), Xian-Tong Zhen (3 and 4), Ming-Ming Cheng (1) ((1) Nankai University, (2) Institute of Automation, CAS, (3) University of Amsterdam, (4) Inception Institute of Artificial Intelligence)
• Abstract要約: 多様な画像のパワーを利用する軽量な特徴分解集約ネットワーク(FDAN)を提案する。 特に,特徴詳細とコントラストの学習可能な分離が可能な特徴分解ブロック(FDB)を設計する。 SR-ITM, ie, SRITM-4K のベンチマークデータセットを作成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Joint Super-Resolution and Inverse Tone-Mapping (joint SR-ITM) aims to increase the resolution and dynamic range of low-resolution and standard dynamic range images.Recent methods mainly resort to image decomposition techniques with the multi-branch network architecture.However, the rigid decomposition employed by these methods largely restricts their power on diverse images.To exploit its potential power, in this paper, we generalize the decomposition mechanism from the image domain to the broader feature domain. To this end, we propose a lightweight Feature Decomposition Aggregation Network (FDAN). In particular, we design a Feature Decomposition Block (FDB), which can achieve learnable separation of feature details and contrasts.By cascading FDBs, we can build up a Hierarchical Feature Decomposition Group for powerful multi-level feature decomposition.Moreover, we collect a new benchmark dataset for joint SR-ITM, \ie, SRITM-4K, which is large-scale and provides versatile scenarios for sufficient model training and evaluation.Experimental results on two benchmark datasets demonstrate that our FDAN is efficient and outperforms previous methods on joint SR-ITM.Our code and dataset will be publicly released.
• Abstract（参考訳）: Joint Super-Resolution and Inverse Tone-Mapping (joint SR-ITM) aims to increase the resolution and dynamic range of low-resolution and standard dynamic range images.Recent methods mainly resort to image decomposition techniques with the multi-branch network architecture.However, the rigid decomposition employed by these methods largely restricts their power on diverse images.To exploit its potential power, in this paper, we generalize the decomposition mechanism from the image domain to the broader feature domain. そこで本稿では,軽量な特徴分解集約ネットワーク(fdan)を提案する。 In particular, we design a Feature Decomposition Block (FDB), which can achieve learnable separation of feature details and contrasts.By cascading FDBs, we can build up a Hierarchical Feature Decomposition Group for powerful multi-level feature decomposition.Moreover, we collect a new benchmark dataset for joint SR-ITM, \ie, SRITM-4K, which is large-scale and provides versatile scenarios for sufficient model training and evaluation.Experimental results on two benchmark datasets demonstrate that our FDAN is efficient and outperforms previous methods on joint SR-ITM.Our code and dataset will be publicly released.

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