論文の概要: HQ-50K: A Large-scale, High-quality Dataset for Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05390v1
• Date: Thu, 8 Jun 2023 17:44:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 13:08:55.284700
• Title: HQ-50K: A Large-scale, High-quality Dataset for Image Restoration
• Title（参考訳）: HQ-50K:画像復元のための大規模で高品質なデータセット
• Authors: Qinhong Yang and Dongdong Chen and Zhentao Tan and Qiankun Liu and Qi Chu and Jianmin Bao and Lu Yuan and Gang Hua and Nenghai Yu
• Abstract要約: HQ-50Kには5万の高品質の画像があり、テクスチャの詳細とセマンティックな多様性がある。 既存の画像復元データセットを5つの異なる視点から分析する。 HQ-50Kは、データキュレーションプロセスでこれら5つの側面をすべて考慮し、すべての要件を満たす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 105.22191357934398
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces a new large-scale image restoration dataset, called HQ-50K, which contains 50,000 high-quality images with rich texture details and semantic diversity. We analyze existing image restoration datasets from five different perspectives, including data scale, resolution, compression rates, texture details, and semantic coverage. However, we find that all of these datasets are deficient in some aspects. In contrast, HQ-50K considers all of these five aspects during the data curation process and meets all requirements. We also present a new Degradation-Aware Mixture of Expert (DAMoE) model, which enables a single model to handle multiple corruption types and unknown levels. Our extensive experiments demonstrate that HQ-50K consistently improves the performance on various image restoration tasks, such as super-resolution, denoising, dejpeg, and deraining. Furthermore, our proposed DAMoE, trained on our \dataset, outperforms existing state-of-the-art unified models designed for multiple restoration tasks and levels. The dataset and code are available at \url{https://github.com/littleYaang/HQ-50K}.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,5万枚の高画質画像と,テクスチャの詳細とセマンティックな多様性を含むHQ-50Kという大規模画像復元データセットを提案する。 既存の画像復元データセットを,データスケール,解像度,圧縮率,テクスチャ詳細,セマンティクスカバレッジの5つの視点から分析する。 しかし、これらのデータセットは、いくつかの面で不足している。 対照的にHQ-50Kは、データキュレーションプロセスでこれら5つの側面をすべて考慮し、すべての要件を満たす。 また,複数の汚職タイプと未知のレベルを単一のモデルで処理可能な,エキスパート(damoe)モデルの分解対応混合も提案する。 HQ-50Kは高分解能,デノナイジング,デジペグ,デライニングなど,様々な画像復元タスクの性能を一貫して改善することを示す。 さらに,提案するDAMoEは,複数の修復作業やレベルのために設計された既存の最先端統一モデルよりも優れている。 データセットとコードは \url{https://github.com/littleyaang/hq-50k} で入手できる。

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