論文の概要: StarSRGAN: Improving Real-World Blind Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.16169v1
• Date: Sun, 30 Jul 2023 08:34:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-01 17:15:17.092697
• Title: StarSRGAN: Improving Real-World Blind Super-Resolution
• Title（参考訳）: StarSRGAN: リアル・ワールド・ブラインド・スーパーリゾリューションの改善
• Authors: Khoa D. Vo, Len T. Bui
• Abstract要約: コンピュータビジョンにおける視覚超解像(SR)の目的は、画像の低解像度化の原因となる劣化過程を事前に知ることなく、画像の解像度を改善することである。 State of the Art (SOTA)モデルであるReal-ESRGANは知覚障害を進行させ、視覚的に説得力のある結果をもたらす。 本稿では,視覚超解像タスク用に設計された新しいGANモデルであるStarSRGANを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The aim of blind super-resolution (SR) in computer vision is to improve the resolution of an image without prior knowledge of the degradation process that caused the image to be low-resolution. The State of the Art (SOTA) model Real-ESRGAN has advanced perceptual loss and produced visually compelling outcomes using more complex degradation models to simulate real-world degradations. However, there is still room to improve the super-resolved quality of Real-ESRGAN by implementing recent techniques. This research paper introduces StarSRGAN, a novel GAN model designed for blind super-resolution tasks that utilize 5 various architectures. Our model provides new SOTA performance with roughly 10% better on the MANIQA and AHIQ measures, as demonstrated by experimental comparisons with Real-ESRGAN. In addition, as a compact version, StarSRGAN Lite provides approximately 7.5 times faster reconstruction speed (real-time upsampling from 540p to 4K) but can still keep nearly 90% of image quality, thereby facilitating the development of a real-time SR experience for future research. Our codes are released at https://github.com/kynthesis/StarSRGAN.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンにおける視覚超解像(SR)の目的は、画像の低解像度化の原因となる劣化過程を事前に知ることなく、画像の解像度を改善することである。 State of the Art (SOTA)モデルであるReal-ESRGANは、より複雑な劣化モデルを用いて現実の劣化をシミュレートし、視覚的に魅力的な結果をもたらす。 しかし、近年の手法により、Real-ESRGANの超解像品質を改善する余地は残されている。 本研究は,5つのアーキテクチャを用いた視覚超解像タスクのための新しいGANモデルであるStarSRGANを紹介する。 提案モデルでは, MANIQA と AHIQ の精度を約10%向上した SOTA 性能を Real-ESRGAN と実験的に比較した。 さらに、小型版として、StarSRGAN Liteは、約7.5倍高速な再構築速度(540pから4Kへのリアルタイムアップサンプリング)を提供するが、画像品質の90%近くを維持し、将来の研究のためのリアルタイムSR体験の開発を容易にする。 私たちのコードはhttps://github.com/kynthesis/starsrganでリリースしています。

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