Fugu-MT 論文翻訳(概要): Joint Super-Resolution and Inverse Tone-Mapping: A Feature Decomposition Aggregation Network and A New Benchmark

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/2207.03367v2
Date: Sun, 28 May 2023 09:41:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-31 04:01:33.627362
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), Yu-chen Yang (1), Liang Wang (2), Jun Xu (1), Xian-Tong Zhen (3) ((1) Nankai University, (2) Institute of Automation, CAS, (3) Guangdong University of Petrochemical Technology)
Abstract要約: 本稿では,分解機構の潜在的なパワーを活用するために,FDAN(Feature Decomposition Aggregation Network)を提案する。特に,特徴分解ブロック(FDB)を設計し,詳細と基本特徴マップの学習可能な分離を実現する。また、SRITM-4K(SRITM-4K)という共同SR-ITMのための大規模データセットも収集し、堅牢なモデルトレーニングと評価のための汎用シナリオを提供する。
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 networks mainly resort to image decomposition techniques with complex multi-branch architectures. However, the fixed decomposition techniques would largely restricts their power on versatile images. To exploit the potential power of decomposition mechanism, in this paper, we generalize it 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) to achieve learnable separation of detail and base feature maps, and develop a Hierarchical Feature Decomposition Group by cascading FDBs for powerful multi-level feature decomposition. Moreover, to better evaluate the comparison methods, we collect a large-scale dataset for joint SR-ITM, i.e., SRITM-4K, which provides versatile scenarios for robust model training and evaluation. Experimental results on two benchmark datasets demonstrate that our FDAN is efficient and outperforms state-of-the-art methods on joint SR-ITM. The code of our FDAN and the SRITM-4K dataset are available at https://github.com/CS-GangXu/FDAN.
Abstract（参考訳）: 超解像と逆トーン・マッピング(交叉SR-ITM)は,低解像度および標準ダイナミックレンジ画像の解像度とダイナミックレンジの向上を目的としている。最近のネットワークは主に複雑なマルチブランチアーキテクチャによる画像分解技術に依存している。しかし、固定分解技術は多彩な画像に対するパワーをほとんど制限する。本稿では,分解機構の潜在的な力を利用するために,画像領域からより広い特徴領域へ一般化する。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。特に,特徴分解ブロック(FDB)を設計して,詳細と基本特徴マップの学習可能な分離を実現し,FDBをカスケードして階層的特徴分解グループを構築する。さらに、比較手法をよりよく評価するために、ロバストモデルトレーニングと評価のための汎用シナリオを提供する共同SR-ITM、すなわちSRITM-4Kの大規模データセットを収集する。 2つのベンチマークデータセットによる実験結果から、FDANは効率的で、関節SR-ITMの最先端手法よりも優れていることが示された。 FDANとSRITM-4Kデータセットのコードはhttps://github.com/CS-GangXu/FDANで公開されている。

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