論文の概要: Perception-Distortion Balanced ADMM Optimization for Single-Image Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.03324v1
• Date: Fri, 5 Aug 2022 05:37:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-08-09 13:54:32.505611
• Title: Perception-Distortion Balanced ADMM Optimization for Single-Image Super-Resolution
• Title（参考訳）: 単一画像超解像に対する知覚歪バランスADMM最適化
• Authors: Yuehan Zhang, Bo Ji, Angela Yao
• Abstract要約: 低周波制約(LFc-SR)を持つ新しい超解像モデルを提案する。 制約付きモデルの非自明な学習のためのADMMに基づく交互最適化手法を提案する。 実験の結果,提案手法は加工後処理の煩雑さを伴わず,最先端の性能を達成できた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.19388490351459
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In image super-resolution, both pixel-wise accuracy and perceptual fidelity are desirable. However, most deep learning methods only achieve high performance in one aspect due to the perception-distortion trade-off, and works that successfully balance the trade-off rely on fusing results from separately trained models with ad-hoc post-processing. In this paper, we propose a novel super-resolution model with a low-frequency constraint (LFc-SR), which balances the objective and perceptual quality through a single model and yields super-resolved images with high PSNR and perceptual scores. We further introduce an ADMM-based alternating optimization method for the non-trivial learning of the constrained model. Experiments showed that our method, without cumbersome post-processing procedures, achieved the state-of-the-art performance. The code is available at https://github.com/Yuehan717/PDASR.
• Abstract（参考訳）: 画像超解像では、画素の精度と知覚忠実度の両方が望ましい。 しかし、ほとんどのディープラーニング手法は、知覚ゆがみのトレードオフのため、一つの面において高い性能を達成し、トレードオフのバランスをとる作業は、個別に訓練されたモデルとアドホックな後処理の結果に頼っている。 本稿では,低周波制約(lfc-sr)を持つ超解像モデルを提案する。このモデルでは,単一モデルを通して目的と知覚の質をバランスさせ,高psnrと知覚スコアを持つ超解像を生成する。 さらに、制約付きモデルの非自明な学習のためのADMMに基づく交互最適化手法を提案する。 実験の結果,提案手法は加工後処理の煩雑さを伴わず,最先端の性能を達成できた。 コードはhttps://github.com/yuehan717/pdasrで入手できる。

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