論文の概要: Survey on Deep Face Restoration: From Non-blind to Blind and Beyond

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15490v1
• Date: Wed, 27 Sep 2023 08:39:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-28 14:46:41.332718
• Title: Survey on Deep Face Restoration: From Non-blind to Blind and Beyond
• Title（参考訳）: 深層顔の修復に関する調査 : 非盲点から盲点まで
• Authors: Wenjie Li, Mei Wang, Kai Zhang, Juncheng Li, Xiaoming Li, Yuhang Zhang, Guangwei Gao, Weihong Deng and Chia-Wen Lin
• Abstract要約: 顔復元(FR)は、低品質 (LQ) の顔画像を高品質 (HQ) の顔画像に復元することを目的とした、画像復元の専門分野である。 近年のディープラーニング技術の進歩はFR法に大きな進歩をもたらした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.1398990834247
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Face restoration (FR) is a specialized field within image restoration that aims to recover low-quality (LQ) face images into high-quality (HQ) face images. Recent advances in deep learning technology have led to significant progress in FR methods. In this paper, we begin by examining the prevalent factors responsible for real-world LQ images and introduce degradation techniques used to synthesize LQ images. We also discuss notable benchmarks commonly utilized in the field. Next, we categorize FR methods based on different tasks and explain their evolution over time. Furthermore, we explore the various facial priors commonly utilized in the restoration process and discuss strategies to enhance their effectiveness. In the experimental section, we thoroughly evaluate the performance of state-of-the-art FR methods across various tasks using a unified benchmark. We analyze their performance from different perspectives. Finally, we discuss the challenges faced in the field of FR and propose potential directions for future advancements. The open-source repository corresponding to this work can be found at https:// github.com/ 24wenjie-li/ Awesome-Face-Restoration.
• Abstract（参考訳）: 顔復元(FR)は、低品質 (LQ) の顔画像を高品質 (HQ) の顔画像に復元することを目的とした、画像復元の専門分野である。 近年のディープラーニング技術の進歩はFR法に大きな進歩をもたらした。 本稿では,実世界のLQ画像の原因となる要因について検討し,LQ画像の合成に用いる劣化技術を紹介する。 また、この分野でよく使われる注目すべきベンチマークについても論じる。 次に、異なるタスクに基づいてFR法を分類し、時間とともにその進化を説明する。 さらに, 修復過程において一般的に用いられる各種顔面前野を探索し, その効果を高めるための戦略について検討した。 実験では,各タスクにおける最先端FR法の性能を,統一ベンチマークを用いて徹底的に評価した。 我々はそのパフォーマンスを異なる観点から分析する。 最後に、frの分野における課題を議論し、今後の発展に向けた潜在的な方向性を提案する。 この作業に対応するオープンソースリポジトリはhttps:// github.com/ 24wenjie-li/ Awesome-Face-Restorationにある。

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