論文の概要: Kernelized Back-Projection Networks for Blind Super Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08478v3
• Date: Fri, 27 Oct 2023 15:03:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-30 18:44:19.917938
• Title: Kernelized Back-Projection Networks for Blind Super Resolution
• Title（参考訳）: ブラインドスーパーレゾリューションのためのカーネル化バックプロジェクションネットワーク
• Authors: Tomoki Yoshida, Yuki Kondo, Takahiro Maeda, Kazutoshi Akita, Norimichi Ukita
• Abstract要約: 超分解能(SR)は、任意の劣化によって劣化した低分解能(LR)画像の超分解に失敗する。 本稿では, ブラインドSRの劣化モデルに比較して, ブラインドカーネルを用いて訓練した非ブラインドSRは, ブラインドSRの劣化モデルと同等の性能を示すことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.422263486129811
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Since non-blind Super Resolution (SR) fails to super-resolve Low-Resolution (LR) images degraded by arbitrary degradations, SR with the degradation model is required. However, this paper reveals that non-blind SR that is trained simply with various blur kernels exhibits comparable performance as those with the degradation model for blind SR. This result motivates us to revisit high-performance non-blind SR and extend it to blind SR with blur kernels. This paper proposes two SR networks by integrating kernel estimation and SR branches in an iterative end-to-end manner. In the first model, which is called the Kernel Conditioned Back-Projection Network (KCBPN), the low-dimensional kernel representations are estimated for conditioning the SR branch. In our second model, the Kernelized BackProjection Network (KBPN), a raw kernel is estimated and directly employed for modeling the image degradation. The estimated kernel is employed not only for back-propagating its residual but also for forward-propagating the residual to iterative stages. This forward-propagation encourages these stages to learn a variety of different features in different stages by focusing on pixels with large residuals in each stage. Experimental results validate the effectiveness of our proposed networks for kernel estimation and SR. We will release the code for this work.
• Abstract（参考訳）: 非盲検超解像(SR)は、任意の劣化で劣化した低分解能画像の超解像化に失敗するため、劣化モデルによるSRが必要である。 しかし本論文では,ブラインドsrの劣化モデルと同等の性能を示す非ブラインドsrについて述べる。 この結果は、高性能な非盲検SRを再検討し、それをぼやけたカーネルを持つ盲検SRに拡張する動機となる。 本稿では、カーネル推定とSR分岐を反復的に統合した2つのSRネットワークを提案する。 Kernel Conditioned Back-Projection Network (KCBPN)と呼ばれる最初のモデルでは、SRブランチの条件付けのために低次元のカーネル表現が推定される。 2つ目のモデルであるKBPN(Kernelized BackProjection Network)では、生のカーネルを推定し、直接画像劣化をモデル化する。 推定されたカーネルは、残差をバックプロパゲーションするだけでなく、残差を反復ステージに前進させるためにも用いられる。 このフォワードプロパゲーションは、各ステージに大きな残差を持つピクセルに焦点をあてることで、これらのステージが異なるステージで様々な特徴を学ぶことを奨励する。 実験結果は,提案ネットワークによるカーネル推定とsrの有効性を検証する。 この作業のためにコードをリリースします。

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