論文の概要: KXNet: A Model-Driven Deep Neural Network for Blind Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10305v1
• Date: Wed, 21 Sep 2022 12:22:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-22 17:12:47.197477
• Title: KXNet: A Model-Driven Deep Neural Network for Blind Super-Resolution
• Title（参考訳）: KXNet: Blind Super-Resolutionのためのモデル駆動型ディープニューラルネットワーク
• Authors: Jiahong Fu, Hong Wang, Qi Xie, Qian Zhao, Deyu Meng, and Zongben Xu
• Abstract要約: 我々は、ブラインドSISRのためのモデル駆動型ディープニューラルネットワークKXNetを提案する。 提案されたKXNetは、SISRタスクの根底にある固有の物理的メカニズムと完全に統合されている。 合成データおよび実データを用いた実験は,提案手法の精度と汎用性を良好に証明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.882146858582175
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although current deep learning-based methods have gained promising performance in the blind single image super-resolution (SISR) task, most of them mainly focus on heuristically constructing diverse network architectures and put less emphasis on the explicit embedding of the physical generation mechanism between blur kernels and high-resolution (HR) images. To alleviate this issue, we propose a model-driven deep neural network, called KXNet, for blind SISR. Specifically, to solve the classical SISR model, we propose a simple-yet-effective iterative algorithm. Then by unfolding the involved iterative steps into the corresponding network module, we naturally construct the KXNet. The main specificity of the proposed KXNet is that the entire learning process is fully and explicitly integrated with the inherent physical mechanism underlying this SISR task. Thus, the learned blur kernel has clear physical patterns and the mutually iterative process between blur kernel and HR image can soundly guide the KXNet to be evolved in the right direction. Extensive experiments on synthetic and real data finely demonstrate the superior accuracy and generality of our method beyond the current representative state-of-the-art blind SISR methods. Code is available at: \url{https://github.com/jiahong-fu/KXNet}.
• Abstract（参考訳）: 現在のディープラーニングベースの手法は、ブラインドシングルイメージスーパーレゾリューション(sisr)タスクで有望な性能を得ているが、その大部分はヒューリスティックなネットワークアーキテクチャの構築に重点を置いており、ぼやけたカーネルとハイレゾリューション(hr)イメージの間の物理生成メカニズムの明示的な埋め込みに重点を置いていない。 そこで本研究では,視覚障害者のためのモデル駆動型深層ニューラルネットワークであるkxnetを提案する。 具体的には,従来のsisrモデルを解くために,単純なイエト効率の反復アルゴリズムを提案する。 そして、関連する反復ステップを対応するネットワークモジュールに展開することで、自然にkxnetを構築する。 提案されたKXNetの主な特異性は、学習プロセス全体が、このSISRタスクの根底にある固有の物理的メカニズムと完全に明示的に統合されていることである。 これにより、学習されたぼかしカーネルは明確な物理パターンを有し、ぼかしカーネルとHR画像の相互反復プロセスは、KXNetを正しい方向に進化させるように音で導くことができる。 合成データと実データに関する広範囲な実験により,現在の最先端のブラインド sisr 法以上の精度と汎用性が実証された。 コードは \url{https://github.com/jiahong-fu/kxnet} で入手できる。

関連論文リスト

• Iterative Soft Shrinkage Learning for Efficient Image Super-Resolution [91.3781512926942]
  画像超解像(SR)は、CNNからトランスフォーマーアーキテクチャへの広範なニューラルネットワーク設計を目撃している。 本研究は,市販のネットワーク設計を生かし,基礎となる計算オーバーヘッドを低減するため,超高解像度イテレーションにおけるネットワークプルーニングの可能性について検討する。 本研究では, ランダムネットワークのスパース構造を最適化し, 重要でない重みを小さめに微調整することにより, 反復型軟収縮率(ISS-P)法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-16T21:06:13Z)
• RDRN: Recursively Defined Residual Network for Image Super-Resolution [58.64907136562178]
  深部畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、単一画像超解像において顕著な性能を得た。 本稿では,注目ブロックを効率的に活用する新しいネットワークアーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-17T11:06:29Z)
• Adaptive Convolutional Dictionary Network for CT Metal Artifact Reduction [62.691996239590125]
  本稿では,金属人工物削減のための適応畳み込み辞書ネットワーク(ACDNet)を提案する。 我々のACDNetは、トレーニングデータを介して、アーティファクトフリーCT画像の事前を自動で学習し、入力されたCT画像ごとに表現カーネルを適応的に調整することができる。 本手法は,モデルに基づく手法の明確な解釈可能性を継承し,学習に基づく手法の強力な表現能力を維持する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-16T06:49:36Z)
• Rapid training of deep neural networks without skip connections or normalization layers using Deep Kernel Shaping [46.083745557823164]
  我々は、深層ネットワークに存在する主な病理組織を特定し、それらが高速にトレーニングされ、目に見えないデータに一般化されるのを防ぐ。 本稿では,ネットワークのカーネル関数の「形状」を慎重に制御することで,これらを回避する方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-05T00:49:36Z)
• Accurate and Lightweight Image Super-Resolution with Model-Guided Deep Unfolding Network [63.69237156340457]
  我々は、モデル誘導深部展開ネットワーク(MoG-DUN)と呼ばれるSISRに対する説明可能なアプローチを提示し、提唱する。 MoG-DUNは正確(エイリアスを少なくする)、計算効率(モデルパラメータを減らした)、多用途(多重劣化を処理できる)である。 RCAN, SRDNF, SRFBNを含む既存の最先端画像手法に対するMoG-DUN手法の優位性は、いくつかの一般的なデータセットと様々な劣化シナリオに関する広範な実験によって実証されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-14T08:23:37Z)
• OverNet: Lightweight Multi-Scale Super-Resolution with Overscaling Network [3.6683231417848283]
  SISRを任意のスケールで1つのモデルで解くための,深層でも軽量な畳み込みネットワークであるOverNetを紹介した。 我々のネットワークは、従来の手法よりも少ないパラメータを使用しながら、標準ベンチマークにおいて、過去の最先端結果よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-05T22:10:29Z)
• A Model-driven Deep Neural Network for Single Image Rain Removal [52.787356046951494]
  完全解釈可能なネットワーク構造を持つモデル駆動型ディープニューラルネットワークを提案する。 雨を表現するための畳み込み辞書学習機構に基づいて,新しい単一画像デレーニングモデルを提案する。 すべてのレインカーネルとオペレータは自動的に抽出され、レイン層とクリーンなバックグラウンド層の両方の特徴を忠実に特徴付けることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-04T09:13:25Z)

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。