論文の概要: Trainable Loss Weights in Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10575v2
• Date: Mon, 27 Nov 2023 23:00:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 17:05:36.140310
• Title: Trainable Loss Weights in Super-Resolution
• Title（参考訳）: 超解像におけるトレーニング可能な損失重量
• Authors: Arash Chaichi Mellatshahi, Shohreh Kasaei
• Abstract要約: 本稿では,画素単位の損失に対する新たな重み付け法を提案する。 この手法により、画像の一般的な構造に基づいてトレーニング可能な重みを使用できる。 また、畳み込みニューラルネットワークにより直接重みを推定できるように、損失重量の比較基準を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.103012959947055
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, limited research has discussed the loss function in the super-resolution process. The majority of those studies have only used perceptual similarity conventionally. This is while the development of appropriate loss can improve the quality of other methods as well. In this article, a new weighting method for pixel-wise loss is proposed. With the help of this method, it is possible to use trainable weights based on the general structure of the image and its perceptual features while maintaining the advantages of pixel-wise loss. Also, a criterion for comparing weights of loss is introduced so that the weights can be estimated directly by a convolutional neural network. In addition, in this article, the expectation-maximization method is used for the simultaneous estimation super-resolution network and weighting network. In addition, a new activation function, called "FixedSum", is introduced which can keep the sum of all components of vector constants while keeping the output components between zero and one. As experimental results shows, weighted loss by the proposed method leads to better results than the unweighted loss and weighted loss based on uncertainty in both signal-to-noise and perceptual similarity senses on the state-of-the-art networks. Code is available online.
• Abstract（参考訳）: 近年,超解像過程における損失関数の研究が限られている。 これらの研究の大部分は、従来の知覚的類似性のみを用いている。 これは、適切な損失の開発は、他の方法の品質も改善できる一方である。 本稿では,画素単位の損失に対する新たな重み付け法を提案する。 この方法の助けを借りて、画像の一般構造とその知覚的特徴に基づくトレーニング可能な重みを、画素単位での損失の利点を保ちながら使用することが可能である。 また、重みを畳み込みニューラルネットワークによって直接推定できるように損失重みを比較する基準を導入する。 また,本論文では,超解像ネットワークと重み付けネットワークの同時推定に期待最大化法を適用した。 さらに、「fixedsum」と呼ばれる新しいアクティベーション関数が導入され、出力成分を0と1の間に保ちながら、ベクトル定数のすべての成分の和を保持することができる。 実験結果から,提案手法による重み付き損失は,信号対雑音と知覚的類似感の両方の不確実性に基づいて,非重み付き損失と重み付き損失よりも良好な結果をもたらすことが示された。 コードはオンラインで入手できる。

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