論文の概要: NFResNet: Multi-scale and U-shaped Networks for Deblurring
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.05909v2
- Date: Tue, 12 Dec 2023 18:35:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-13 20:51:56.281447
- Title: NFResNet: Multi-scale and U-shaped Networks for Deblurring
- Title（参考訳）: NFResNet:デブロアリングのためのマルチスケールおよびU字型ネットワーク
- Authors: Tanish Mittal, Preyansh Agrawal, Esha Pahwa, Aarya Makwana
- Abstract要約: マルチスケールおよびU字型ネットワークは、デブロアリングを含む様々な画像復元問題に広く利用されている。
本稿では,これらのアーキテクチャの比較と,画像の劣化に対する影響について述べる。
提案手法は,Pak Signal to Noise (PSNR) 比と構造類似度指数 (SSIM) の値を大きく向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2289361708127877
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multi-Scale and U-shaped Networks are widely used in various image
restoration problems, including deblurring. Keeping in mind the wide range of
applications, we present a comparison of these architectures and their effects
on image deblurring. We also introduce a new block called as NFResblock. It
consists of a Fast Fourier Transformation layer and a series of modified
Non-Linear Activation Free Blocks. Based on these architectures and additions,
we introduce NFResnet and NFResnet+, which are modified multi-scale and U-Net
architectures, respectively. We also use three different loss functions to
train these architectures: Charbonnier Loss, Edge Loss, and Frequency
Reconstruction Loss. Extensive experiments on the Deep Video Deblurring
dataset, along with ablation studies for each component, have been presented in
this paper. The proposed architectures achieve a considerable increase in Peak
Signal to Noise (PSNR) ratio and Structural Similarity Index (SSIM) value.
- Abstract（参考訳）: マルチスケールおよびU字型ネットワークは、デブロアリングを含む様々な画像復元問題に広く利用されている。
幅広い応用を念頭に置いて,これらのアーキテクチャの比較と画像の劣化に対する影響について述べる。
また、NFResblockと呼ばれる新しいブロックも導入する。
高速フーリエ変換層と一連の修正された非線形活性化自由ブロックからなる。
これらのアーキテクチャと追加に基づき,NFResnetとNFResnet+を導入し,それぞれマルチスケールアーキテクチャとU-Netアーキテクチャを改良した。
また、これらのアーキテクチャをトレーニングするために、Charbonnier Loss、Edge Loss、 Frequency Reconstruction Lossという3つの異なる損失関数を使用します。
本稿では,各成分のアブレーション研究とともに,深部ビデオデブラリングデータセットに関する広範囲な実験を行った。
提案手法は,Pak Signal to Noise (PSNR) 比と構造類似度指数 (SSIM) の値を大きく向上させる。
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