Fugu-MT 論文翻訳(概要): Meta-Learned Kernel For Blind Super-Resolution Kernel Estimation

論文の概要: Meta-Learned Kernel For Blind Super-Resolution Kernel Estimation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07886v1
Date: Thu, 15 Dec 2022 15:11:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-16 17:07:54.438262
Title: Meta-Learned Kernel For Blind Super-Resolution Kernel Estimation
Title（参考訳）: ブラインド超解像カーネル推定のためのメタラーニングカーネル
Authors: Royson Lee, Rui Li, Stylianos I. Venieris, Timothy Hospedales, Ferenc Husz\'ar, Nicholas D. Lane
Abstract要約: 本稿では,画像の分布に含まれる情報からメタ学習を行う学習学習アプローチを提案する。提案手法は,既存手法よりも14.24～102.1倍高速に推算できることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.54204086678329
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recent image degradation estimation methods have enabled single-image super-resolution (SR) approaches to better upsample real-world images. Among these methods, explicit kernel estimation approaches have demonstrated unprecedented performance at handling unknown degradations. Nonetheless, a number of limitations constrain their efficacy when used by downstream SR models. Specifically, this family of methods yields i) excessive inference time due to long per-image adaptation times and ii) inferior image fidelity due to kernel mismatch. In this work, we introduce a learning-to-learn approach that meta-learns from the information contained in a distribution of images, thereby enabling significantly faster adaptation to new images with substantially improved performance in both kernel estimation and image fidelity. Specifically, we meta-train a kernel-generating GAN, named MetaKernelGAN, on a range of tasks, such that when a new image is presented, the generator starts from an informed kernel estimate and the discriminator starts with a strong capability to distinguish between patch distributions. Compared with state-of-the-art methods, our experiments show that MetaKernelGAN better estimates the magnitude and covariance of the kernel, leading to state-of-the-art blind SR results within a similar computational regime when combined with a non-blind SR model. Through supervised learning of an unsupervised learner, our method maintains the generalizability of the unsupervised learner, improves the optimization stability of kernel estimation, and hence image adaptation, and leads to a faster inference with a speedup between 14.24 to 102.1x over existing methods.
Abstract（参考訳）: 近年の画像劣化推定手法により,一像超解像(SR)による実世界の画像のアップサンプル化が可能となった。これらの手法のうち、明示的なカーネル推定手法は未知の劣化を扱う上で前例のない性能を示した。それでも、下流SRモデルで使用する場合、いくつかの制限が有効性を制限している。特に、この方法の族は、一画像毎の適応期間の長いことによる過度な推測時間二カーネルミスマッチによる画像の忠実度が劣ること。本研究では,画像の分布に含まれる情報からメタ学習を学習するアプローチを導入し,カーネル推定と画像忠実度の両方の性能を大幅に向上させるとともに,新たな画像への適応を著しく高速化する。具体的には, カーネル生成GANであるMetaKernelGANを, 新しいイメージが提示されると, ジェネレータがインフォームされたカーネル推定から始まり, 識別器は, パッチ分布を識別する強力な能力で開始する。最先端の手法と比較して,MetaKernelGANはカーネルの規模と共分散をよりよく推定し,非盲点SRモデルと組み合わせた場合,最先端の盲点SR結果が得られることを示した。教師なし学習者の教師なし学習を通じて、教師なし学習者の一般化性を維持し、カーネル推定の最適化安定性を改善し、画像適応を向上し、既存の手法よりも14.24から102.1倍の速度で高速な推論を実現する。

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