論文の概要: End-to-end Alternating Optimization for Real-World Blind Super Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08816v1
• Date: Thu, 17 Aug 2023 06:55:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-21 17:47:34.765234
• Title: End-to-end Alternating Optimization for Real-World Blind Super Resolution
• Title（参考訳）: 実世界ブラインド超解像の終端交互最適化
• Authors: Zhengxiong Luo, Yan Huang, Shang Li, Liang Wang, Tieniu Tan
• Abstract要約: Blind Super-Resolution (SR) は通常2つのサブプロブレムを含む。 与えられた低分解能(LR)画像の劣化を推定し、高分解能(HR)画像に超解凍する。 本稿では,SR画像の劣化と復元を1つのモデルで推定できる交互最適化アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.95832398891317
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Blind Super-Resolution (SR) usually involves two sub-problems: 1) estimating the degradation of the given low-resolution (LR) image; 2) super-resolving the LR image to its high-resolution (HR) counterpart. Both problems are ill-posed due to the information loss in the degrading process. Most previous methods try to solve the two problems independently, but often fall into a dilemma: a good super-resolved HR result requires an accurate degradation estimation, which however, is difficult to be obtained without the help of original HR information. To address this issue, instead of considering these two problems independently, we adopt an alternating optimization algorithm, which can estimate the degradation and restore the SR image in a single model. Specifically, we design two convolutional neural modules, namely \textit{Restorer} and \textit{Estimator}. \textit{Restorer} restores the SR image based on the estimated degradation, and \textit{Estimator} estimates the degradation with the help of the restored SR image. We alternate these two modules repeatedly and unfold this process to form an end-to-end trainable network. In this way, both \textit{Restorer} and \textit{Estimator} could get benefited from the intermediate results of each other, and make each sub-problem easier. Moreover, \textit{Restorer} and \textit{Estimator} are optimized in an end-to-end manner, thus they could get more tolerant of the estimation deviations of each other and cooperate better to achieve more robust and accurate final results. Extensive experiments on both synthetic datasets and real-world images show that the proposed method can largely outperform state-of-the-art methods and produce more visually favorable results. The codes are rleased at \url{https://github.com/greatlog/RealDAN.git}.
• Abstract（参考訳）: Blind Super-Resolution (SR) は通常2つのサブプロブレムを含む。 1) 所定の低解像度(LR)画像の劣化を推定すること。 2) LR画像を高分解能(HR)に超分解する。 どちらの問題も劣化過程における情報損失のために不適切である。 従来の手法では2つの問題を独立に解こうとしていたが、しばしばジレンマに陥る: 優れた超解法HRの結果は正確な劣化推定を必要とするが、元のHR情報の助けなしには得られない。 この問題に対処するために,これら2つの問題を独立に考えるのではなく,sr画像の劣化を推定し,1つのモデルで復元できる交互最適化アルゴリズムを採用する。 具体的には、2つの畳み込みニューラルモジュール、すなわち \textit{Restorer} と \textit{Estimator} を設計する。 \textit{restorer} は推定された劣化に基づいてsr画像を復元し、 \textit{estimator} は復元されたsr画像の助けを借りて劣化を推定する。 これら2つのモジュールを交換し、このプロセスを展開してエンドツーエンドのトレーニング可能なネットワークを形成します。 このようにして、 \textit{restorer} と \textit{estimator} の両方が互いの中間結果の恩恵を受け、各サブプロブレムが容易になる。 さらに、 \textit{restorer} と \textit{estimator} はエンドツーエンドに最適化されているため、お互いの推定偏差に対する耐性が向上し、より堅牢で正確な最終結果が得られるよう協力することができる。 合成データセットと実世界の画像の両方に対する大規模な実験により、提案手法は最先端の手法を大きく上回り、より視覚的に有利な結果が得られることが示された。 コードは \url{https://github.com/greatlog/realdan.git} で更新される。

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