論文の概要: Content-Aware Depth-Adaptive Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05049v1
• Date: Wed, 10 Jan 2024 10:11:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-11 15:10:27.876797
• Title: Content-Aware Depth-Adaptive Image Restoration
• Title（参考訳）: コンテンツ対応深度適応画像復元
• Authors: Tom Richard Vargis, Siavash Ghiasvand
• Abstract要約: この作業は、既存のモデルを使用して、システマティックにイメージを復元するモジュールパイプラインの構築を優先する。 ユーザーは、特別な復元ステップのためのモデルを選択し、ニーズを満たすためのステップのシーケンスをカスタマイズし、結果の再生画像を奥行きの認識で洗練することができる。 この適応性により、ユーザーはこれらのオブジェクトクラスでトレーニングされたモデルを提供することで、医療画像を含む特定のオブジェクトカテゴリをターゲットにすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work prioritizes building a modular pipeline that utilizes existing models to systematically restore images, rather than creating new restoration models from scratch. Restoration is carried out at an object-specific level, with each object regenerated using its corresponding class label information. The approach stands out by providing complete user control over the entire restoration process. Users can select models for specialized restoration steps, customize the sequence of steps to meet their needs, and refine the resulting regenerated image with depth awareness. The research provides two distinct pathways for implementing image regeneration, allowing for a comparison of their respective strengths and limitations. The most compelling aspect of this versatile system is its adaptability. This adaptability enables users to target particular object categories, including medical images, by providing models that are trained on those object classes.
• Abstract（参考訳）: この作業は、既存のモデルを使用して、スクラッチから新しい復元モデルを作成するのではなく、組織的にイメージを復元するモジュラーパイプラインの構築を優先する。 オブジェクト固有のレベルで復元を行い、対応するクラスラベル情報を用いて各オブジェクトを再生する。 このアプローチは、修復プロセス全体に対する完全なユーザコントロールを提供することで際立っている。 ユーザーは、特別な修復手順のモデルを選択し、必要に応じてステップのシーケンスをカスタマイズし、奥行きを意識して再生画像を洗練することができる。 この研究は、画像再生を実装するための2つの異なる経路を提供し、それぞれの強みと限界を比較することができる。 この汎用システムの最も魅力的な側面は、適応性である。 この適応性により、ユーザーはそのオブジェクトクラスでトレーニングされたモデルを提供することで、医療画像を含む特定のオブジェクトカテゴリをターゲットにすることができる。

関連論文リスト

• Review Learning: Advancing All-in-One Ultra-High-Definition Image Restoration Training Method [7.487270862599671]
  本稿では,bfReview Learning という一般画像復元モデルの学習パラダイムを提案する。 このアプローチは、いくつかの劣化したデータセット上のイメージ復元モデルのシーケンシャルなトレーニングと、レビューメカニズムの組み合わせから始まります。 コンシューマグレードのGPU上で4K解像度で画像の劣化を効率的に推論できる軽量な全目的画像復元ネットワークを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-13T08:08:45Z)
• Restorer: Removing Multi-Degradation with All-Axis Attention and Prompt Guidance [12.066756224383827]
  textbfRestorerはトランスフォーマーベースのオールインワン画像復元モデルである。 追加のトレーニングを必要とせずに、現実世界のシナリオで複合的な劣化を処理することができる。 推論中は効率が良く、現実世界の応用の可能性も示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-18T13:18:32Z)
• InstructIR: High-Quality Image Restoration Following Human Instructions [61.1546287323136]
  本稿では,人間の手書きによる画像復元モデルを導出する手法を提案する。 InstructIRという手法は、いくつかの修復作業において最先端の結果を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-29T18:53:33Z)
• SPIRE: Semantic Prompt-Driven Image Restoration [66.26165625929747]
  セマンティック・復元型画像復元フレームワークであるSPIREを開発した。 本手法は,復元強度の量的仕様を言語ベースで記述することで,より詳細な指導を支援する最初のフレームワークである。 本実験は, SPIREの修復性能が, 現状と比較して優れていることを示すものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-18T17:02:30Z)
• PromptIR: Prompting for All-in-One Blind Image Restoration [64.02374293256001]
  我々は、オールインワン画像復元のためのプロンプトIR(PromptIR)を提案する。 本手法では, 劣化特異的情報をエンコードするプロンプトを用いて, 復元ネットワークを動的に案内する。 PromptIRは、軽量なプロンプトがほとんどない汎用的で効率的なプラグインモジュールを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-22T17:59:52Z)
• Taming Encoder for Zero Fine-tuning Image Customization with Text-to-Image Diffusion Models [55.04969603431266]
  本稿では,ユーザが指定したカスタマイズされたオブジェクトの画像を生成する手法を提案する。 この手法は、従来のアプローチで要求される長大な最適化をバイパスする一般的なフレームワークに基づいている。 提案手法は, 出力品質, 外観の多様性, 被写体忠実度を考慮した画像合成が可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-05T17:59:32Z)
• Learning Customized Visual Models with Retrieval-Augmented Knowledge [104.05456849611895]
  我々は、ターゲットドメイン用にカスタマイズされたビジュアルモデルを構築するための、関連するWeb知識を取得するためのフレームワークであるREACTを提案する。 我々は、Webスケールデータベースから最も関連性の高い画像テキストペアを外部知識として検索し、元の重みをすべて凍結しながら、新しいモジュール化されたブロックをトレーニングするだけで、モデルをカスタマイズすることを提案する。 REACTの有効性は、ゼロ、少数、フルショット設定を含む分類、検索、検出、セグメンテーションタスクに関する広範な実験を通じて実証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-17T18:59:06Z)
• Structure-Guided Image Completion with Image-level and Object-level Semantic Discriminators [97.12135238534628]
  複雑な意味論やオブジェクトの生成を改善するために,セマンティック・ディミネータとオブジェクトレベル・ディミネータからなる学習パラダイムを提案する。 特に、セマンティック・ディミネーターは、事前学習された視覚的特徴を利用して、生成された視覚概念の現実性を改善する。 提案手法は, 生成品質を著しく向上させ, 各種タスクの最先端化を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-13T01:36:56Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。