論文の概要: Let's Enhance: A Deep Learning Approach to Extreme Deblurring of Text
Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10103v2
- Date: Sun, 23 Apr 2023 11:44:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-25 23:18:26.107034
- Title: Let's Enhance: A Deep Learning Approach to Extreme Deblurring of Text
Images
- Title（参考訳）: Let's Enhance: テキスト画像の極端破壊に対するディープラーニングアプローチ
- Authors: Theophil Trippe and Martin Genzel and Jan Macdonald and Maximilian
M\"arz
- Abstract要約: 本研究は,画像劣化の逆問題に対する,ディープラーニングに基づく新しいパイプラインを提案する。
我々の結果は、最新の最先端のデブロアリングアルゴリズムの限界を探求することを目的とした、最近のヘルシンキのデブロアリングチャレンジ2021への私たちの勝利を基盤にしています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.441021278275805
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This work presents a novel deep-learning-based pipeline for the inverse
problem of image deblurring, leveraging augmentation and pre-training with
synthetic data. Our results build on our winning submission to the recent
Helsinki Deblur Challenge 2021, whose goal was to explore the limits of
state-of-the-art deblurring algorithms in a real-world data setting. The task
of the challenge was to deblur out-of-focus images of random text, thereby in a
downstream task, maximizing an optical-character-recognition-based score
function. A key step of our solution is the data-driven estimation of the
physical forward model describing the blur process. This enables a stream of
synthetic data, generating pairs of ground-truth and blurry images on-the-fly,
which is used for an extensive augmentation of the small amount of challenge
data provided. The actual deblurring pipeline consists of an approximate
inversion of the radial lens distortion (determined by the estimated forward
model) and a U-Net architecture, which is trained end-to-end. Our algorithm was
the only one passing the hardest challenge level, achieving over $70\%$
character recognition accuracy. Our findings are well in line with the paradigm
of data-centric machine learning, and we demonstrate its effectiveness in the
context of inverse problems. Apart from a detailed presentation of our
methodology, we also analyze the importance of several design choices in a
series of ablation studies. The code of our challenge submission is available
under https://github.com/theophil-trippe/HDC_TUBerlin_version_1.
- Abstract（参考訳）: 本研究は、画像劣化の逆問題に対する新しいディープラーニングベースのパイプラインを提案し、合成データによる強化と事前学習を活用する。
その結果,最近のhelsinki deblur challenge 2021において,最先端のデブラリングアルゴリズムの限界を実世界データセットで探索することを目的とした。
課題は、ランダムテキストの焦点外像を分離し、下流課題とし、光学的特徴認識に基づくスコア関数を最大化することであった。
私たちのソリューションの重要なステップは、ぼかしプロセスを記述する物理フォワードモデルのデータ駆動推定です。
これにより、提供される少量のチャレンジデータの広範囲な拡張に使用される、一対の地面とぼやけた画像をオンザフライで生成する合成データのストリームが可能になる。
実際のデブロアリングパイプラインは、ラジアルレンズ歪み(推定フォワードモデルによって決定される)の近似逆転と、エンドツーエンドにトレーニングされたU-Netアーキテクチャで構成されている。
当社のアルゴリズムは、最も難易度の高いレベルを通過した唯一のアルゴリズムで、70\%以上の文字認識精度を達成しました。
本研究は,データ中心機械学習のパラダイムとよく一致しており,逆問題の文脈での有効性を実証する。
本手法の詳細なプレゼンテーションとは別に,一連のアブレーション研究における設計選択の重要性も分析した。
チャレンジ提出のコードはhttps://github.com/theophil-trippe/HDC_TUBerlin_version_1で公開されています。
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