論文の概要: Test-Time Degradation Adaption for Open-Set Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02197v3
• Date: Fri, 2 Feb 2024 13:37:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-05 19:19:06.944614
• Title: Test-Time Degradation Adaption for Open-Set Image Restoration
• Title（参考訳）: オープンセット画像復元のためのテスト時間劣化適応
• Authors: Yuanbiao Gou and Haiyu Zhao and Boyun Li and Xinyan Xiao and Xi Peng
• Abstract要約: オープンセット画像復元は、事前学習期間中に予期せぬ劣化に対処することを目的としている。 オープンセット画像復元のためのテスト時間劣化適応フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.56499144874893
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In contrast to close-set scenarios that restore images from a predefined set of degradations, open-set image restoration aims to handle the unknown degradations that were unforeseen during the pretraining phase, which is less-touched as far as we know. In this work, we explicitly study this challenging problem and reveal its essence, i.e., the unidentified distribution shifts between test and training data. In recent, test-time adaptation emerges as a fundamental method to address this inherent disparities. Inspired by this, we propose a test-time degradation adaption framework for open-set image restoration, which involves three components, i.e., i) a pre-trained and degradation-agnostic diffusion model to generate clean images, ii) a test-time degradation adapter adapts the unknown degradations based on the input image during the testing phase, and iii) the adapter-guided image restoration guides the model through the adapter to produce the corresponding clean image. Through experiments on multiple degradations absent from the training data, we show that our method achieves comparable even better performance than those task-specific methods.
• Abstract（参考訳）: 事前定義された劣化からイメージを復元するクローズセットのシナリオとは対照的に、オープンセットのイメージ復元は、事前学習期間中に予期せぬ劣化に対処することを目的としている。 本研究では,この課題を明示的に研究し,その本質,すなわち,テストデータとトレーニングデータ間の不特定分布の変化を明らかにする。 近年、テスト時間適応は、この固有の格差に対処するための基本的な方法として現れる。 そこで本研究では,3成分を含むオープンセット画像復元のためのテスト時間劣化適応フレームワークを提案する。 一 クリーンな画像を生成するための事前訓練及び劣化診断拡散モデル 二 試験時間劣化アダプタは、試験段階での入力画像に基づいて未知の劣化を適応させ、 三 アダプタガイド画像復元は、モデルをアダプタを通して案内し、対応するクリーン画像を生成する。 訓練データに欠落した複数の劣化に関する実験を通じて,本手法はタスク固有の手法と同等の性能を達成できることを示した。

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