論文の概要: Exploiting Self-Supervised Constraints in Image Super-Resolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00260v1
- Date: Sat, 30 Mar 2024 06:18:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 04:40:03.653763
- Title: Exploiting Self-Supervised Constraints in Image Super-Resolution
- Title(参考訳): 画像超解像における自己超解像の爆発的抑制
- Authors: Gang Wu, Junjun Jiang, Kui Jiang, Xianming Liu,
- Abstract要約: 本稿では,SSC-SRと呼ばれる単一画像超解像のための新しい自己監督制約を提案する。
SSC-SRは、安定性を高めるために指数移動平均によって更新された二重非対称パラダイムとターゲットモデルを用いることで、画像の複雑さのばらつきに一意に対処する。
SSC-SRフレームワークはさまざまなベンチマークデータセットに対して,EDSR平均0.1dB,SwinIR平均0.06dBの大幅な拡張を実現している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 72.35265021054471
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent advances in self-supervised learning, predominantly studied in high-level visual tasks, have been explored in low-level image processing. This paper introduces a novel self-supervised constraint for single image super-resolution, termed SSC-SR. SSC-SR uniquely addresses the divergence in image complexity by employing a dual asymmetric paradigm and a target model updated via exponential moving average to enhance stability. The proposed SSC-SR framework works as a plug-and-play paradigm and can be easily applied to existing SR models. Empirical evaluations reveal that our SSC-SR framework delivers substantial enhancements on a variety of benchmark datasets, achieving an average increase of 0.1 dB over EDSR and 0.06 dB over SwinIR. In addition, extensive ablation studies corroborate the effectiveness of each constituent in our SSC-SR framework. Codes are available at https://github.com/Aitical/SSCSR.
- Abstract(参考訳): 自己教師型学習の最近の進歩は、主に高次視覚タスクにおいて研究され、低次画像処理において研究されている。
本稿では,SSC-SRと呼ばれる単一画像超解像のための新しい自己監督制約を提案する。
SSC-SRは、安定性を高めるために指数移動平均によって更新された二重非対称パラダイムとターゲットモデルを用いることで、画像の複雑さのばらつきに一意に対処する。
提案したSSC-SRフレームワークはプラグアンドプレイのパラダイムとして機能し、既存のSRモデルにも容易に適用できる。
SSC-SRフレームワークはさまざまなベンチマークデータセットに対して,EDSR平均0.1dB,SwinIR平均0.06dBの大幅な拡張を実現している。
さらに, 広範囲にわたるアブレーション研究は, SSC-SRフレームワークにおける各構成成分の有効性を裏付けるものである。
コードはhttps://github.com/Aitical/SSCSRで公開されている。
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