論文の概要: Rethinking Motion Deblurring Training: A Segmentation-Based Method for Simulating Non-Uniform Motion Blurred Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.12675v1
• Date: Mon, 26 Sep 2022 13:20:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 16:32:08.280913
• Title: Rethinking Motion Deblurring Training: A Segmentation-Based Method for Simulating Non-Uniform Motion Blurred Images
• Title（参考訳）: 動作遅延トレーニングの再考:非均一な運動ブラインド画像のセグメンテーションに基づくシミュレーション
• Authors: Guillermo Carbajal, Patricia Vitoria, Pablo Mus\'e, and Jos\'e Lezama
• Abstract要約: シャープ/ブルーのイメージペアを生成するための効率的な手続き手法を提案する。 これにより、事実上無制限に現実的で多様なトレーニングペアを生成することができる。 実写映像のブルーリングにおける最終課題に対して,より優れた一般化性能を観察した。
• 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: Successful training of end-to-end deep networks for real motion deblurring requires datasets of sharp/blurred image pairs that are realistic and diverse enough to achieve generalization to real blurred images. Obtaining such datasets remains a challenging task. In this paper, we first review the limitations of existing deblurring benchmark datasets from the perspective of generalization to blurry images in the wild. Secondly, we propose an efficient procedural methodology to generate sharp/blurred image pairs, based on a simple yet effective model for the formation of blurred images. This allows generating virtually unlimited realistic and diverse training pairs. We demonstrate the effectiveness of the proposed dataset by training existing deblurring architectures on the simulated pairs and evaluating them across four standard datasets of real blurred images. We observed superior generalization performance for the ultimate task of deblurring real motion-blurred photos of dynamic scenes when training with the proposed method.
• Abstract（参考訳）: エンド・ツー・エンドのディープネットワークのトレーニングを成功させるには、リアルなぼやけた画像に一般化できるほどリアルで多彩な、鋭い画像ペアのデータセットが必要となる。 このようなデータセットの取得は依然として困難な作業である。 本稿では,既存のデブロワーリングベンチマークデータセットの限界を,一般化から野生のぼやけた画像への視点で概観する。 第2に,ぼやけた画像を生成するための単純なモデルに基づく,シャープ/ブルーのイメージペアを生成するための効率的な手続き手法を提案する。 これにより、事実上無限のリアルで多様なトレーニングペアを生成することができる。 提案手法の有効性を,実画像の4つの標準データセット間で評価し,実画像から既存のデブロアリングアーキテクチャをトレーニングすることで実証する。 提案手法を用いた訓練では,実際の動画像のゆらぎを解消する究極の課題に対して,優れた一般化性能が得られた。

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