Fugu-MT 論文翻訳(概要): Dynamic Pre-training: Towards Efficient and Scalable All-in-One Image Restoration

論文の概要: Dynamic Pre-training: Towards Efficient and Scalable All-in-One Image Restoration

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02154v1
Date: Tue, 2 Apr 2024 17:58:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-03 15:20:18.253994
Title: Dynamic Pre-training: Towards Efficient and Scalable All-in-One Image Restoration
Title（参考訳）: 動的事前トレーニング - 効率的かつスケーラブルなオールインワン画像復元を目指して
Authors: Akshay Dudhane, Omkar Thawakar, Syed Waqas Zamir, Salman Khan, Fahad Shahbaz Khan, Ming-Hsuan Yang,
Abstract要約: オールインワン画像復元は、各分解に対してタスク固有の非ジェネリックモデルを持たずに、統一されたモデルで異なるタイプの劣化に対処する。我々は、オールインワン画像復元タスクのためのエンコーダデコーダ方式で設計されたネットワークの動的ファミリであるDyNetを提案する。我々のDyNetは、よりバルク化と軽量化をシームレスに切り替えることができるので、効率的なモデルデプロイメントのための柔軟性を提供します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 100.54419875604721
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: All-in-one image restoration tackles different types of degradations with a unified model instead of having task-specific, non-generic models for each degradation. The requirement to tackle multiple degradations using the same model can lead to high-complexity designs with fixed configuration that lack the adaptability to more efficient alternatives. We propose DyNet, a dynamic family of networks designed in an encoder-decoder style for all-in-one image restoration tasks. Our DyNet can seamlessly switch between its bulkier and lightweight variants, thereby offering flexibility for efficient model deployment with a single round of training. This seamless switching is enabled by our weights-sharing mechanism, forming the core of our architecture and facilitating the reuse of initialized module weights. Further, to establish robust weights initialization, we introduce a dynamic pre-training strategy that trains variants of the proposed DyNet concurrently, thereby achieving a 50% reduction in GPU hours. To tackle the unavailability of large-scale dataset required in pre-training, we curate a high-quality, high-resolution image dataset named Million-IRD having 2M image samples. We validate our DyNet for image denoising, deraining, and dehazing in all-in-one setting, achieving state-of-the-art results with 31.34% reduction in GFlops and a 56.75% reduction in parameters compared to baseline models. The source codes and trained models are available at https://github.com/akshaydudhane16/DyNet.
Abstract（参考訳）: オールインワン画像復元は、各分解に対してタスク固有の非ジェネリックモデルを持たずに、統一されたモデルで異なるタイプの劣化に対処する。同じモデルを用いて複数の劣化に対処する必要性は、より効率的な代替品への適応性に欠ける固定された構成の高複雑さ設計につながる可能性がある。我々は、オールインワン画像復元タスクのためのエンコーダデコーダ方式で設計されたネットワークの動的ファミリであるDyNetを提案する。我々のDyNetは、よりバルク化と軽量化をシームレスに切り替えることができ、単一のトレーニングで効率的なモデルデプロイメントのための柔軟性を提供します。このシームレスな切り替えは、重み共有機構によって実現され、アーキテクチャのコアを形成し、初期化モジュール重みの再利用を容易にする。さらに、ロバストウェイトの初期化を確立するために、提案したDyNetの変種を同時に訓練する動的事前学習戦略を導入し、GPU時間の50%削減を実現した。事前トレーニングに必要な大規模データセットの有効性に対処するために,2Mイメージサンプルを持つMillid-IRDという高品質で高解像度の画像データセットをキュレートする。我々はDyNetをオールインワン環境でのデノイング,デライニング,脱ヘイズに有効であり,GFlopsの31.34%,パラメーターの56.75%をベースラインモデルと比較した。ソースコードとトレーニングされたモデルはhttps://github.com/akshaydudhane16/DyNetで公開されている。

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