論文の概要: MetaF2N: Blind Image Super-Resolution by Learning Efficient Model Adaptation from Faces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08113v1
• Date: Fri, 15 Sep 2023 02:45:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-18 16:12:12.570958
• Title: MetaF2N: Blind Image Super-Resolution by Learning Efficient Model Adaptation from Faces
• Title（参考訳）: MetaF2N: 顔からの効率的なモデル適応学習によるブラインド画像の超解像
• Authors: Zhicun Yin, Ming Liu, Xiaoming Li, Hui Yang, Longan Xiao, Wangmeng Zuo
• Abstract要約: メタ学習フレームワークにおいて,自然画像全体に対応するためのモデルパラメータを微調整するメタF2Nという手法を提案する。 復元された顔と接地構造とのギャップを考慮すると,低信頼領域の影響を低減するために,異なる位置における損失重みを適応的に予測するMaskNetを配置する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.42949911178461
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to their highly structured characteristics, faces are easier to recover than natural scenes for blind image super-resolution. Therefore, we can extract the degradation representation of an image from the low-quality and recovered face pairs. Using the degradation representation, realistic low-quality images can then be synthesized to fine-tune the super-resolution model for the real-world low-quality image. However, such a procedure is time-consuming and laborious, and the gaps between recovered faces and the ground-truths further increase the optimization uncertainty. To facilitate efficient model adaptation towards image-specific degradations, we propose a method dubbed MetaF2N, which leverages the contained Faces to fine-tune model parameters for adapting to the whole Natural image in a Meta-learning framework. The degradation extraction and low-quality image synthesis steps are thus circumvented in our MetaF2N, and it requires only one fine-tuning step to get decent performance. Considering the gaps between the recovered faces and ground-truths, we further deploy a MaskNet for adaptively predicting loss weights at different positions to reduce the impact of low-confidence areas. To evaluate our proposed MetaF2N, we have collected a real-world low-quality dataset with one or multiple faces in each image, and our MetaF2N achieves superior performance on both synthetic and real-world datasets. Source code, pre-trained models, and collected datasets are available at https://github.com/yinzhicun/MetaF2N.
• Abstract（参考訳）: 特徴が高度に構造化されているため、視覚障害者の顔は自然界よりも復元が容易である。 そこで,低品質かつ復元された顔対から画像の劣化表現を抽出することができる。 分解表現を用いて、現実的な低画質画像を合成して、現実世界の低画質画像の超解像モデルを微調整することができる。 しかし、そのような手順は時間と労力がかかり、回収された顔と地面の間の隙間は最適化の不確実性をさらに高める。 画像特異的な劣化に対する効率的なモデル適応を容易にするために,メタラーニングフレームワークにおける自然画像全体に適応するためのモデルパラメータを微調整するために含有顔を利用するmetaf2nという手法を提案する。 そのため、MetaF2Nでは劣化抽出と低画質画像合成工程が回避され、良好な性能を得るためには1つの微調整ステップしか必要としない。 得られた顔と接地構造とのギャップを考慮し,各位置における損失重みを適応的に予測するMaskNetを配置し,低信頼領域の影響を低減する。 提案したMetaF2Nを評価するために,各画像に1つないし複数の顔を持つ実世界の低品質データセットを収集した。 ソースコード、事前トレーニングされたモデル、収集されたデータセットはhttps://github.com/yinzhicun/MetaF2N.comで入手できる。

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