論文の概要: Improving Stability during Upsampling -- on the Importance of Spatial
Context
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17524v1
- Date: Wed, 29 Nov 2023 10:53:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-30 21:41:25.298657
- Title: Improving Stability during Upsampling -- on the Importance of Spatial
Context
- Title（参考訳）: アップサンプリング時の安定性向上 -空間的文脈の重要性-
- Authors: Shashank Agnihotri, Julia Grabinski and Margret Keuper
- Abstract要約: カーネルサイズを増大させる畳み込みアップサンプリング操作を用いて、アップサンプリング中のコンテキストの関連性を検討する。
カーネルサイズが大きくなると、画像復元や画像分割といったタスクの予測安定性が向上する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.253503719778383
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: State-of-the-art models for pixel-wise prediction tasks such as image
restoration, image segmentation, or disparity estimation, involve several
stages of data resampling, in which the resolution of feature maps is first
reduced to aggregate information and then sequentially increased to generate a
high-resolution output. Several previous works have investigated the effect of
artifacts that are invoked during downsampling and diverse cures have been
proposed that facilitate to improve prediction stability and even robustness
for image classification. However, equally relevant, artifacts that arise
during upsampling have been less discussed. This is significantly relevant as
upsampling and downsampling approaches face fundamentally different challenges.
While during downsampling, aliases and artifacts can be reduced by blurring
feature maps, the emergence of fine details is crucial during upsampling.
Blurring is therefore not an option and dedicated operations need to be
considered. In this work, we are the first to explore the relevance of context
during upsampling by employing convolutional upsampling operations with
increasing kernel size while keeping the encoder unchanged. We find that
increased kernel sizes can in general improve the prediction stability in tasks
such as image restoration or image segmentation, while a block that allows for
a combination of small-size kernels for fine details and large-size kernels for
artifact removal and increased context yields the best results.
- Abstract（参考訳）: 画像復元、画像分割、不均一推定といった画素単位の予測タスクのための最先端モデルでは、データ再サンプリングのいくつかの段階があり、特徴マップの解像度をまず集約情報に還元し、次に順次増加して高解像度の出力を生成する。
画像分類における予測安定性やロバスト性を改善するため、ダウンサンプリング中に呼び出されるアーティファクトの効果や様々な治療法が提案されている。
しかし、同様に、アップサンプリング中に生じるアーティファクトは議論されていない。
これは、アップサンプリングとダウンサンプリングアプローチが根本的に異なる課題に直面しているため、非常に関係がある。
ダウンサンプリング、エイリアス、アーティファクトは特徴マップを曖昧にすることで削減できるが、アップサンプリングの間は細部の詳細の出現が不可欠である。
したがって、ぼやけは選択肢ではなく、専用の操作を考慮する必要がある。
本稿では,コンボリューションアップサンプリング演算をカーネルサイズを増加させながら,エンコーダを不変にすることで,アップサンプリング時のコンテキストの関連性を初めて検討する。
画像復元や画像セグメンテーションなどのタスクでは,カーネルサイズが大きくなると予測安定性が向上するが,細部では小型カーネルとアーティファクト除去のための大規模カーネルの組み合わせを可能にするブロックが最良となる。
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