論文の概要: A Survey of Deep Face Restoration: Denoise, Super-Resolution, Deblur, Artifact Removal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02831v1
• Date: Sat, 5 Nov 2022 07:08:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 17:11:47.283566
• Title: A Survey of Deep Face Restoration: Denoise, Super-Resolution, Deblur, Artifact Removal
• Title（参考訳）: ディープフェイス修復に関する調査 : 騒音, 超溶解, 汚れ, 人工物除去
• Authors: Tao Wang, Kaihao Zhang, Xuanxi Chen, Wenhan Luo, Jiankang Deng, Tong Lu, Xiaochun Cao, Wei Liu, Hongdong Li, Stefanos Zafeiriou
• Abstract要約: 顔復元(FR)は、低品質(LQ)入力画像から高品質(HQ)顔を復元することを目的としている。 本稿では,顔修復のための深層学習技術の最近の進歩を包括的に調査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 177.21001709272144
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Face Restoration (FR) aims to restore High-Quality (HQ) faces from Low-Quality (LQ) input images, which is a domain-specific image restoration problem in the low-level computer vision area. The early face restoration methods mainly use statistic priors and degradation models, which are difficult to meet the requirements of real-world applications in practice. In recent years, face restoration has witnessed great progress after stepping into the deep learning era. However, there are few works to study deep learning-based face restoration methods systematically. Thus, this paper comprehensively surveys recent advances in deep learning techniques for face restoration. Specifically, we first summarize different problem formulations and analyze the characteristic of the face image. Second, we discuss the challenges of face restoration. Concerning these challenges, we present a comprehensive review of existing FR methods, including prior based methods and deep learning-based methods. Then, we explore developed techniques in the task of FR covering network architectures, loss functions, and benchmark datasets. We also conduct a systematic benchmark evaluation on representative methods. Finally, we discuss future directions, including network designs, metrics, benchmark datasets, applications,etc. We also provide an open-source repository for all the discussed methods, which is available at https://github.com/TaoWangzj/Awesome-Face-Restoration.
• Abstract（参考訳）: 顔復元(FR)は、低レベルコンピュータビジョン領域における領域固有の画像復元問題である低品質(LQ)入力画像から高品質(HQ)顔を復元することを目的としている。 初期の顔復元法は主に統計学の先行と劣化モデルを用いており、現実の応用の要件を満たすことは困難である。 近年では、ディープラーニング時代に入ってから顔の復元が大きな進歩を遂げている。 しかし,深層学習に基づく顔復元法を体系的に研究する研究は少ない。 そこで本稿は,顔修復のための深層学習技術の最近の進歩を包括的に調査する。 具体的には,まず,様々な問題定式化を要約し,顔画像の特徴を分析する。 第二に、顔修復の課題について論じる。 これらの課題について,従来手法やディープラーニング手法を含む既存のFR手法の総合的なレビューを行う。 次に、ネットワークアーキテクチャ、損失関数、ベンチマークデータセットをカバーするFRタスクにおける開発手法を検討する。 また,代表手法のベンチマーク評価を行う。 最後に,ネットワーク設計,メトリクス,ベンチマークデータセット,アプリケーションなど,今後の方向性について論じる。 また、議論されているすべてのメソッドのオープンソースリポジトリも提供しています。

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