論文の概要: Guided Frequency Loss for Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15563v2
• Date: Sun, 22 Oct 2023 06:36:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 07:21:50.979634
• Title: Guided Frequency Loss for Image Restoration
• Title（参考訳）: 画像復元のためのガイド周波数損失
• Authors: Bilel Benjdira, Anas M. Ali, Anis Koubaa
• Abstract要約: 本稿では、画像の周波数内容と空間的コンテンツとをバランスよく学習するのに役立つガイド周波数損失(GFL)を提案する。 学習効率を高めるために並列に動作する3つの主要なコンポーネントを集約する。 その結果、ほとんどの実験でGFL損失はPSNR測定値を改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9821874476902969
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Image Restoration has seen remarkable progress in recent years. Many generative models have been adapted to tackle the known restoration cases of images. However, the interest in benefiting from the frequency domain is not well explored despite its major factor in these particular cases of image synthesis. In this study, we propose the Guided Frequency Loss (GFL), which helps the model to learn in a balanced way the image's frequency content alongside the spatial content. It aggregates three major components that work in parallel to enhance learning efficiency; a Charbonnier component, a Laplacian Pyramid component, and a Gradual Frequency component. We tested GFL on the Super Resolution and the Denoising tasks. We used three different datasets and three different architectures for each of them. We found that the GFL loss improved the PSNR metric in most implemented experiments. Also, it improved the training of the Super Resolution models in both SwinIR and SRGAN. In addition, the utility of the GFL loss increased better on constrained data due to the less stochasticity in the high frequencies' components among samples.
• Abstract（参考訳）: 近年,画像復元が著しい進歩を遂げている。 多くの生成モデルは、既知の画像の復元に適応している。 しかし、周波数領域からの利益に対する関心は、画像合成の特別な場合において主要な要因であるにもかかわらず、十分に検討されていない。 本研究では,画像の周波数コンテンツを空間内容と並行してバランスよく学習することを支援する誘導周波数損失(gfl)を提案する。 学習効率を高めるために並行して働く3つの主要なコンポーネント、すなわち、charbonnierコンポーネント、ラプラシアピラミッドコンポーネント、漸進周波数コンポーネントを集約する。 我々はスーパーレゾリューションとDenoisingタスクでGFLをテストした。 それぞれに3つの異なるデータセットと3つの異なるアーキテクチャを使いました。 その結果、ほとんどの実験でGFL損失はPSNR測定値を改善した。 また、SwinIRとSRGANの両方でスーパーレゾリューションモデルのトレーニングを改善した。 さらに, 試料中の高周波数成分の確率性が低下するため, GFL損失の有効性は, 制約データにより向上した。

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