論文の概要: Joint Learning Content and Degradation Aware Feature for Blind Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.13436v1
• Date: Mon, 29 Aug 2022 09:12:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-30 14:04:14.942135
• Title: Joint Learning Content and Degradation Aware Feature for Blind Super-Resolution
• Title（参考訳）: ブラインド超解像のための共同学習内容と劣化認識機能
• Authors: Yifeng Zhou, Chuming Lin, Donghao Luo, Yong Liu, Ying Tai, Chengjie Wang, Mingang Chen
• Abstract要約: CDSRと呼ばれるコンテンツと劣化SRネットワークを提案する。 提案したCDSRは既存のUDPモデルより優れ,PSNRおよびSSIM上での競合性能を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.99541178081113
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To achieve promising results on blind image super-resolution (SR), some attempts leveraged the low resolution (LR) images to predict the kernel and improve the SR performance. However, these Supervised Kernel Prediction (SKP) methods are impractical due to the unavailable real-world blur kernels. Although some Unsupervised Degradation Prediction (UDP) methods are proposed to bypass this problem, the \textit{inconsistency} between degradation embedding and SR feature is still challenging. By exploring the correlations between degradation embedding and SR feature, we observe that jointly learning the content and degradation aware feature is optimal. Based on this observation, a Content and Degradation aware SR Network dubbed CDSR is proposed. Specifically, CDSR contains three newly-established modules: (1) a Lightweight Patch-based Encoder (LPE) is applied to jointly extract content and degradation features; (2) a Domain Query Attention based module (DQA) is employed to adaptively reduce the inconsistency; (3) a Codebook-based Space Compress module (CSC) that can suppress the redundant information. Extensive experiments on several benchmarks demonstrate that the proposed CDSR outperforms the existing UDP models and achieves competitive performance on PSNR and SSIM even compared with the state-of-the-art SKP methods.
• Abstract（参考訳）: ブラインド画像超解像(SR)における有望な結果を達成するために、低解像度(LR)画像を利用してカーネルを予測し、SR性能を向上させる試みがある。 しかし、これらのSupervised Kernel Prediction (SKP) 法は、現実のぼかしカーネルが利用できないために実用的ではない。 非教師付き劣化予測法 (UDP) ではこの問題を回避する方法が提案されているが, 劣化埋め込みとSR特徴との間の「textit{insistency}」はいまだに困難である。 劣化埋め込みとsr特徴の相関を探究することにより,コンテンツの学習と劣化認識機能の協調が最適であることを観察する。 本研究は,CDSRと呼ばれるコンテンツと劣化を考慮したSRネットワークを提案する。 具体的には、新たに確立された3つのモジュール:(1)ライトウェイトなパッチベースエンコーダ(lpe)を適用してコンテンツと劣化特性を共同抽出する、(2)ドメインクエリアテンションベースモジュール(dqa)を使用して不整合を適応的に低減する、(3)冗長な情報を抑制するコードブックベースのスペース圧縮モジュール(csc)。 いくつかのベンチマークにおいて、提案したCDSRは既存のUDPモデルよりも優れており、最先端のSKP手法と比較してPSNRとSSIMの競争性能が向上することを示した。

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