論文の概要: RRSR:Reciprocal Reference-based Image Super-Resolution with Progressive Feature Alignment and Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.04203v1
• Date: Tue, 8 Nov 2022 12:39:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-09 16:37:43.347854
• Title: RRSR:Reciprocal Reference-based Image Super-Resolution with Progressive Feature Alignment and Selection
• Title（参考訳）: rrsr:プログレッシブ特徴のアライメントと選択を伴う相互参照に基づく画像超解像
• Authors: Lin Zhang, Xin Li, Dongliang He, Fu Li, Yili Wang, Zhaoxiang Zhang
• Abstract要約: 本稿では,RefSRネットワークの学習を強化するための相互学習フレームワークを提案する。 新たに提案したモジュールは,マルチスケールの特徴空間に参照入力画像をアライメントし,参照認識機能の選択を行う。 我々は,最近のRefSRモデルが相互学習パラダイムによって一貫した改善が可能であることを実証的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.08293086254851
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reference-based image super-resolution (RefSR) is a promising SR branch and has shown great potential in overcoming the limitations of single image super-resolution. While previous state-of-the-art RefSR methods mainly focus on improving the efficacy and robustness of reference feature transfer, it is generally overlooked that a well reconstructed SR image should enable better SR reconstruction for its similar LR images when it is referred to as. Therefore, in this work, we propose a reciprocal learning framework that can appropriately leverage such a fact to reinforce the learning of a RefSR network. Besides, we deliberately design a progressive feature alignment and selection module for further improving the RefSR task. The newly proposed module aligns reference-input images at multi-scale feature spaces and performs reference-aware feature selection in a progressive manner, thus more precise reference features can be transferred into the input features and the network capability is enhanced. Our reciprocal learning paradigm is model-agnostic and it can be applied to arbitrary RefSR models. We empirically show that multiple recent state-of-the-art RefSR models can be consistently improved with our reciprocal learning paradigm. Furthermore, our proposed model together with the reciprocal learning strategy sets new state-of-the-art performances on multiple benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 参照ベース画像超解像(RefSR)は有望なSR分岐であり、単一画像超解像の限界を克服する大きな可能性を示している。 従来のrefsr手法では,参照特徴転送の有効性とロバスト性の改善が主であるが,sr画像の再構成が容易であれば,類似したlr画像に対するsr再構成性が向上すると考えられる。 そこで本研究では,RefSRネットワークの学習を強化するために,このような事実を適切に活用できる相互学習フレームワークを提案する。 さらに,refsrタスクをさらに改善するために,プログレッシブ機能アライメントと選択モジュールを意図的に設計する。 提案モジュールは,マルチスケールの特徴空間に参照入力画像をアライメントし,プログレッシブな方法で参照認識特徴選択を行うので,より正確な参照特徴を入力特徴に伝達し,ネットワーク能力を向上させる。 我々の相互学習パラダイムはモデルに依存しず、任意のRefSRモデルに適用できる。 最近の最先端refsrモデルが相互学習パラダイムによって一貫して改善できることを実証的に示す。 さらに,提案モデルと相反学習戦略は,複数のベンチマークで新たな最先端性能を設定する。

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