論文の概要: Deep learning techniques for blind image super-resolution: A high-scale multi-domain perspective evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09426v1
• Date: Thu, 15 Jun 2023 18:18:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-19 16:16:40.886920
• Title: Deep learning techniques for blind image super-resolution: A high-scale multi-domain perspective evaluation
• Title（参考訳）: ブラインド画像超解像のための深層学習技術:大規模マルチドメイン視点評価
• Authors: Valdivino Alexandre de Santiago J\'unior
• Abstract要約: 視覚画像SRに適した最近の5つのDL技術を評価するため, 高速(8倍)制御実験を行った。 航空、動物相、植物相、医学、衛星の5つの異なる領域の14の小さなデータセットを考察する。 MoESRは、生成したHR画像の知覚的品質がまだ改善する必要があるにもかかわらず、最良の解と見なすことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite several solutions and experiments have been conducted recently addressing image super-resolution (SR), boosted by deep learning (DL) techniques, they do not usually design evaluations with high scaling factors, capping it at 2x or 4x. Moreover, the datasets are generally benchmarks which do not truly encompass significant diversity of domains to proper evaluate the techniques. It is also interesting to remark that blind SR is attractive for real-world scenarios since it is based on the idea that the degradation process is unknown, and hence techniques in this context rely basically on low-resolution (LR) images. In this article, we present a high-scale (8x) controlled experiment which evaluates five recent DL techniques tailored for blind image SR: Adaptive Pseudo Augmentation (APA), Blind Image SR with Spatially Variant Degradations (BlindSR), Deep Alternating Network (DAN), FastGAN, and Mixture of Experts Super-Resolution (MoESR). We consider 14 small datasets from five different broader domains which are: aerial, fauna, flora, medical, and satellite. Another distinctive characteristic of our evaluation is that some of the DL approaches were designed for single-image SR but others not. Two no-reference metrics were selected, being the classical natural image quality evaluator (NIQE) and the recent transformer-based multi-dimension attention network for no-reference image quality assessment (MANIQA) score, to assess the techniques. Overall, MoESR can be regarded as the best solution although the perceptual quality of the created HR images of all the techniques still needs to improve. Supporting code: https://github.com/vsantjr/DL_BlindSR. Datasets: https://www.kaggle.com/datasets/valdivinosantiago/dl-blindsr-datasets.
• Abstract（参考訳）: 近年,画像超解像 (SR) に対するいくつかのソリューションや実験が実施されているが, ディープラーニング (DL) 技術によって促進されているため, 2倍, 4倍の精度で高いスケーリング係数で評価を設計することはない。 さらに、データセットは一般的に、テクニックを適切に評価するために、ドメインのかなりの多様性を真に包含するものではないベンチマークである。 ブラインドSRは劣化過程が未知であるという考えに基づいているため、現実のシナリオでは魅力的であり、それゆえ、この文脈における技術は基本的に低解像度(LR)画像に依存しているため、興味深い。 本稿では,適応擬似拡張(APA),Blind Image SR with spatially Variant Degradation(BlindSR),Deep Alternating Network(DAN),FastGAN,Mixture of Experts Super-Resolution(MoESR)という,視覚障害者のための最新のDL技術5つの手法を評価する。 我々は、航空、動物相、植物相、医学、衛星の5つの異なる領域の14の小さなデータセットを考察する。 評価の他の特徴は、DLアプローチのいくつかがシングルイメージSR用に設計されたが、そうでない点である。 no-reference image quality evaluator (niqe) と最近のtransformer-based multi-dimension attention network for no-reference image quality assessment (maniqa) という2つのno-reference metricsが選ばれた。 全体としては、MoESRは最高の解と見なすことができるが、生成したHR画像の知覚的品質は改善する必要がある。 コードのサポート:https://github.com/vsantjr/DL_BlindSR。 データセット: https://www.kaggle.com/datasets/valdivinosantiago/dl-blindsr-datasets。

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