論文の概要: Multi-Modality Deep Network for JPEG Artifacts Reduction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02760v1
• Date: Thu, 4 May 2023 11:54:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-05 15:41:05.952164
• Title: Multi-Modality Deep Network for JPEG Artifacts Reduction
• Title（参考訳）: jpegアーティファクト削減のためのマルチモダリティディープネットワーク
• Authors: Xuhao Jiang, Weimin Tan, Qing Lin, Chenxi Ma, Bo Yan, Liquan Shen
• Abstract要約: テキスト誘導JPEGアーティファクト削減のためのマルチモーダル融合学習法を提案する。 提案手法は,最先端の手法と比較して,より優れたデブロッキング結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.02405073842042
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, many convolutional neural network-based models are designed for JPEG artifacts reduction, and have achieved notable progress. However, few methods are suitable for extreme low-bitrate image compression artifacts reduction. The main challenge is that the highly compressed image loses too much information, resulting in reconstructing high-quality image difficultly. To address this issue, we propose a multimodal fusion learning method for text-guided JPEG artifacts reduction, in which the corresponding text description not only provides the potential prior information of the highly compressed image, but also serves as supplementary information to assist in image deblocking. We fuse image features and text semantic features from the global and local perspectives respectively, and design a contrastive loss built upon contrastive learning to produce visually pleasing results. Extensive experiments, including a user study, prove that our method can obtain better deblocking results compared to the state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 近年、JPEGアーティファクトの削減のために多くの畳み込みニューラルネットワークベースのモデルが設計され、顕著な進歩を遂げている。 しかし、極端に低ビット画像圧縮アーティファクトの削減に適した方法はほとんどない。 主な課題は、高度に圧縮された画像が過剰な情報を失い、高品質な画像の再構成が困難になることである。 そこで本研究では,高圧縮画像の潜在的な事前情報を提供するだけでなく,画像のデブロッキングを支援する補助情報としても機能する,テキスト誘導JPEGアーティファクト削減のためのマルチモーダル融合学習手法を提案する。 画像特徴とテキスト意味特徴をそれぞれグローバル視点とローカル視点から融合させ,コントラスト学習に基づくコントラスト損失をデザインし,視覚的に満足できる結果を得る。 ユーザスタディを含む広範な実験により,本手法は最先端手法と比較してより優れたデブロッキング結果が得られることを証明した。

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