論文の概要: DRM-IR: Task-Adaptive Deep Unfolding Network for All-In-One Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07688v1
• Date: Sat, 15 Jul 2023 02:42:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-18 18:26:49.419692
• Title: DRM-IR: Task-Adaptive Deep Unfolding Network for All-In-One Image Restoration
• Title（参考訳）: DRM-IR:オールインワン画像復元のためのタスク適応型ディープ展開ネットワーク
• Authors: Yuanshuo Cheng, Mingwen Shao, Yecong Wan, Chao Wang, Wangmeng Zuo
• Abstract要約: 本研究は,効率的な動的参照モデリングパラダイム(DRM-IR)を提案する。 DRM-IRはタスク適応型劣化モデリングとモデルベースの画像復元で構成されている。 複数のベンチマークデータセットの実験は、DRM-IRがAll-In-One IRで最先端のIRを達成することを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.514507051939475
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing All-In-One image restoration (IR) methods usually lack flexible modeling on various types of degradation, thus impeding the restoration performance. To achieve All-In-One IR with higher task dexterity, this work proposes an efficient Dynamic Reference Modeling paradigm (DRM-IR), which consists of task-adaptive degradation modeling and model-based image restoring. Specifically, these two subtasks are formalized as a pair of entangled reference-based maximum a posteriori (MAP) inferences, which are optimized synchronously in an unfolding-based manner. With the two cascaded subtasks, DRM-IR first dynamically models the task-specific degradation based on a reference image pair and further restores the image with the collected degradation statistics. Besides, to bridge the semantic gap between the reference and target degraded images, we further devise a Degradation Prior Transmitter (DPT) that restrains the instance-specific feature differences. DRM-IR explicitly provides superior flexibility for All-in-One IR while being interpretable. Extensive experiments on multiple benchmark datasets show that our DRM-IR achieves state-of-the-art in All-In-One IR.
• Abstract（参考訳）: 既存のオールインワン画像復元法(IR)は、通常、様々な種類の劣化の柔軟なモデリングを欠いているため、復元性能を損なう。 そこで本研究では,タスク適応型劣化モデルとモデルベース画像復元からなる効率的な動的参照モデリングパラダイム(drm-ir)を提案する。 具体的には、これら2つのサブタスクは、エンタングルド参照ベースの最大 a posteriori (map) 推論のペアとして形式化され、展開ベースの方法で同期的に最適化される。 2つのカスケードされたサブタスクを用いて、DRM-IRはまず参照画像ペアに基づいてタスク固有の劣化を動的にモデル化し、さらに収集された劣化統計を用いて画像の復元を行う。 さらに、参照と対象の劣化画像間のセマンティックギャップを埋めるために、インスタンス固有の特徴差を抑制する分解優先送信器(DPT)を考案する。 DRM-IRは、解釈可能でありながら、オールインワンのIRに優れた柔軟性を提供する。 複数のベンチマークデータセットに対する大規模な実験は、DRM-IRがAll-In-One IRの最先端を達成していることを示している。

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