論文の概要: SAM-Deblur: Let Segment Anything Boost Image Deblurring
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02270v1
- Date: Tue, 5 Sep 2023 14:33:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-06 14:24:04.309046
- Title: SAM-Deblur: Let Segment Anything Boost Image Deblurring
- Title（参考訳）: SAM-Deblur: 画像の劣化を加速させるセグメンテーション
- Authors: Siwei Li, Mingxuan Liu, Yating Zhang, Shu Chen, Haoxiang Li, Hong Chen
and Zifei Dou
- Abstract要約: 本稿では,Segment Anything Model (SAM) からの事前知識をデブロア処理に組み込んだ SAM-Deblur フレームワークを提案する。
SAM が生成する構造的前提をフル活用するために,SAM 生成領域の平均化に特化して設計された Mask Average Pooling (MAP) ユニットを提案する。
RealBlurJ、ReloBlur、REDSデータセットの実験結果から、NAFNetのPSNRをそれぞれ0.05、0.96、および7.03改善することが判明した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.964258084389243
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Image deblurring is a critical task in the field of image restoration, aiming
to eliminate blurring artifacts. However, the challenge of addressing
non-uniform blurring leads to an ill-posed problem, which limits the
generalization performance of existing deblurring models. To solve the problem,
we propose a framework SAM-Deblur, integrating prior knowledge from the Segment
Anything Model (SAM) into the deblurring task for the first time. In
particular, SAM-Deblur is divided into three stages. First, We preprocess the
blurred images, obtain image masks via SAM, and propose a mask dropout method
for training to enhance model robustness. Then, to fully leverage the
structural priors generated by SAM, we propose a Mask Average Pooling (MAP)
unit specifically designed to average SAM-generated segmented areas, serving as
a plug-and-play component which can be seamlessly integrated into existing
deblurring networks. Finally, we feed the fused features generated by the MAP
Unit into the deblurring model to obtain a sharp image. Experimental results on
the RealBlurJ, ReloBlur, and REDS datasets reveal that incorporating our
methods improves NAFNet's PSNR by 0.05, 0.96, and 7.03, respectively. Code will
be available at \href{https://github.com/HPLQAQ/SAM-Deblur}{SAM-Deblur}.
- Abstract（参考訳）: 画像のデブラリングは画像復元の分野において重要な課題であり、ぼやけたアーティファクトを取り除くことを目的としている。
しかし、不均一な曖昧化に対処することの課題は、既存のデブロワーリングモデルの一般化性能を制限する不適切な問題に繋がる。
そこで本研究では,Segment Anything Model (SAM) からの事前知識を初めてデブロア処理に組み込んだ SAM-Deblur フレームワークを提案する。
特にSAM-Deblurは3つの段階に分けられる。
まず、ぼやけた画像を前処理し、SAMを用いて画像マスクを取得し、モデルの堅牢性を高めるためのトレーニングのためのマスクドロップアウト手法を提案する。
そこで本研究では,SAM が生成する構造的前提をフル活用するために,SAM 生成したセグメント領域の平均化を目的とした Mask Average Pooling (MAP) ユニットを提案する。
最後に、MAPユニットが生成した融合特徴をデブロアリングモデルに供給し、シャープな画像を得る。
RealBlurJ、ReloBlur、REDSデータセットの実験結果から、NAFNetのPSNRをそれぞれ0.05、0.96、および7.03改善することが判明した。
コードは \href{https://github.com/HPLQAQ/SAM-Deblur}{SAM-Deblur} で入手できる。
関連論文リスト
- PointSAM: Pointly-Supervised Segment Anything Model for Remote Sensing Images [16.662173255725463]
本稿では,PointSAM という新しいセグメンテーションモデルを提案する。
我々は, WHU, HRSID, NWPU VHR-10を含むRSIデータセットの実験を行った。
その結果,本手法はSAM,SAM2,その他の比較法で直接試験よりも優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-20T11:02:18Z) - FocSAM: Delving Deeply into Focused Objects in Segmenting Anything [58.042354516491024]
Segment Anything Model (SAM)はセグメンテーションモデルにおいて注目すべきマイルストーンである。
2つの重要な側面に基づいてパイプラインを再設計したFocSAMを提案する。
まず,Dwin-MSA(Dynamic Window Multi-head Self-Attention)を提案する。
次に,Pixel-wise Dynamic ReLU (P-DyReLU)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-29T02:34:13Z) - MAS-SAM: Segment Any Marine Animal with Aggregated Features [55.91291540810978]
そこで本研究では,海洋生物のセグメンテーションのためのMAS-SAMという新しい特徴学習フレームワークを提案する。
本手法により,グローバルな文脈的手がかりからよりリッチな海洋情報を抽出し,よりきめ細かな局部的詳細を抽出できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-24T07:38:14Z) - Fantastic Animals and Where to Find Them: Segment Any Marine Animal with Dual SAM [62.85895749882285]
海洋動物(英: Marine Animal、MAS)は、海洋環境に生息する動物を分類する動物である。
高性能MASのための新しい特徴学習フレームワークDual-SAMを提案する。
提案手法は,広く使用されている5つのMASデータセットの最先端性能を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-07T15:34:40Z) - WSI-SAM: Multi-resolution Segment Anything Model (SAM) for histopathology whole-slide images [8.179859593451285]
病理画像の正確なオブジェクト分割機能を備えたWSI-SAM, Segment Anything Model (SAM) を提案する。
トレーニングオーバーヘッドを最小限にしながら、トレーニング済みの知識を完全に活用するために、SAMは凍結し、最小限のパラメータしか導入しません。
本モデルでは, 膵管癌 in situ (DCIS) セグメンテーションタスクと乳癌転移セグメンテーションタスクにおいて, SAMを4.1, 2.5パーセント上回った。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-14T10:30:43Z) - PA-SAM: Prompt Adapter SAM for High-Quality Image Segmentation [19.65118388712439]
本稿では,新しいプロンプト駆動型アダプタであるPrompt Adapter Segment Anything Model(PA-SAM)を紹介する。
PA-SAMはプロンプトアダプタを専用にトレーニングすることで、画像から詳細な情報を抽出し、スパースレベルとディーププロンプトレベルの両方でマスクデコーダ機能を最適化する。
実験の結果,PA-SAMは他のSAM法よりも高品質,ゼロショット,オープンセットのセグメンテーションで優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-23T19:20:22Z) - BA-SAM: Scalable Bias-Mode Attention Mask for Segment Anything Model [65.92173280096588]
我々は,Segment Anything Model (SAM)における画像分解能変動の課題に対処する。
SAMはゼロショットの汎用性で知られており、さまざまな画像サイズを持つデータセットに直面するとパフォーマンスが低下する。
我々は、各トークンが隣り合う情報を優先順位付けできるバイアスモードのアテンションマスクを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-04T15:34:44Z) - TomoSAM: a 3D Slicer extension using SAM for tomography segmentation [62.997667081978825]
TomoSAMは、最先端のSegment Anything Model(SAM)を3Dスライダに統合するために開発された。
SAMは、オブジェクトを識別し、ゼロショットで画像マスクを作成することができる、迅速なディープラーニングモデルである。
これらのツール間のシナジーは、トモグラフィや他のイメージング技術からの複雑な3Dデータセットのセグメンテーションに役立つ。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-14T16:13:27Z) - DeSAM: Decoupled Segment Anything Model for Generalizable Medical Image Segmentation [22.974876391669685]
Segment Anything Model (SAM) は、医用画像セグメンテーションのクロスドメインロバスト性を改善する可能性を示している。
SAMは手動でトリガーする時よりも、自動セグメンテーションのシナリオで大幅にパフォーマンスが低下する。
Decoupled SAMはSAMのマスクデコーダを2つの新しいモジュールを導入して変更する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-01T09:49:11Z) - Personalize Segment Anything Model with One Shot [52.54453744941516]
我々は,Segment Anything Model (SAM) のためのトレーニング不要なパーソナライズ手法を提案する。
PerSAMは、参照マスクを持つ1つのイメージしか持たないため、最初にターゲットのコンセプトを以前のロケーションでローカライズする。
PerSAMは、ターゲット誘導された注意、ターゲットセマンティックなプロンプト、そしてカスケードされたポストリファインメントという3つのテクニックを通じて、他の画像やビデオにセグメントする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-04T17:59:36Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。