論文の概要: Self-Supervised Learning for Image Super-Resolution and Deblurring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11232v2
• Date: Tue, 19 Mar 2024 17:05:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 23:51:29.419877
• Title: Self-Supervised Learning for Image Super-Resolution and Deblurring
• Title（参考訳）: 画像の超解像化とデブロワーリングのための自己教師付き学習
• Authors: Jérémy Scanvic, Mike Davies, Patrice Abry, Julián Tachella,
• Abstract要約: 近年, 自己監督法は, 様々な画像逆問題において, 教師付き法と同程度に有効であることが証明されている。 本稿では,多くの画像分布が大まかにスケール不変であるという事実を活用する,新たな自己教師型アプローチを提案する。 提案手法が他の自己教師型手法より優れていることを示す実データセットに関する一連の実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.587978273085296
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-supervised methods have recently proved to be nearly as effective as supervised methods in various imaging inverse problems, paving the way for learning-based methods in scientific and medical imaging applications where ground truth data is hard or expensive to obtain. This is the case in magnetic resonance imaging and computed tomography. These methods critically rely on invariance to translations and/or rotations of the image distribution to learn from incomplete measurement data alone. However, existing approaches fail to obtain competitive performances in the problems of image super-resolution and deblurring, which play a key role in most imaging systems. In this work, we show that invariance to translations and rotations is insufficient to learn from measurements that only contain low-frequency information. Instead, we propose a new self-supervised approach that leverages the fact that many image distributions are approximately scale-invariant, and that enables recovering high-frequency information lost in the measurement process. We demonstrate throughout a series of experiments on real datasets that the proposed method outperforms other self-supervised approaches, and obtains performances on par with fully supervised learning.
• Abstract（参考訳）: 近年、自己監督法は、様々な画像逆問題において教師あり手法と同じくらい有効であることが証明され、地上の真理データが入手しづらい、あるいは高価である科学・医学画像の応用において、学習に基づく手法の道を開いた。 MRIとCTで診断された症例である。 これらの手法は、不完全な測定データのみから学ぶために、画像分布の変換や回転への不変性に批判的に依存する。 しかし、既存の手法は、ほとんどの画像システムにおいて重要な役割を担っている画像超解像と退色の問題において、競合する性能を得ることができない。 本研究では,低周波情報のみを含む測定結果から,翻訳や回転に対する不変性が十分でないことを示す。 代わりに,多数の画像分布がほぼ不変であるという事実を活用し,計測過程で失われる高周波情報を復元する,新たな自己教師型手法を提案する。 提案手法は他の自己教師付き手法よりも優れており,完全教師付き学習と同等の性能が得られることを示す。

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