論文の概要: One-Shot Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17426v2
• Date: Mon, 23 Sep 2024 12:24:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-09 03:03:34.779454
• Title: One-Shot Image Restoration
• Title（参考訳）: ワンショット画像復元
• Authors: Deborah Pereg,
• Abstract要約: 提案手法の適用性, 堅牢性, 計算効率を, 教師付き画像の劣化と超解像に応用できることを実験的に示す。 本結果は,学習モデルのサンプル効率,一般化,時間複雑性を大幅に改善したことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Image restoration, or inverse problems in image processing, has long been an extensively studied topic. In recent years supervised learning approaches have become a popular strategy attempting to tackle this task. Unfortunately, most supervised learning-based methods are highly demanding in terms of computational resources and training data (sample complexity). In addition, trained models are sensitive to domain changes, such as varying acquisition systems, signal sampling rates, resolution and contrast. In this work, we try to answer a fundamental question: Can supervised learning models generalize well solely by learning from one image or even part of an image? If so, then what is the minimal amount of patches required to achieve acceptable generalization? To this end, we focus on an efficient patch-based learning framework that requires a single image input-output pair for training. Experimental results demonstrate the applicability, robustness and computational efficiency of the proposed approach for supervised image deblurring and super-resolution. Our results showcase significant improvement of learning models' sample efficiency, generalization and time complexity, that can hopefully be leveraged for future real-time applications, and applied to other signals and modalities.
• Abstract（参考訳）: 画像処理における逆問題である画像復元は、長い間広く研究されてきたトピックである。 近年,この課題に対処する上で,教師付き学習アプローチが一般的な戦略となっている。 残念ながら、ほとんどの教師付き学習ベースの手法は、計算資源と訓練データ(サンプルの複雑さ)の点で非常に要求が高い。 さらに、訓練されたモデルは、様々な取得システム、信号サンプリングレート、解像度とコントラストなどのドメインの変更に敏感である。 教師付き学習モデルは、ある画像や画像の一部から学習することでのみ、うまく一般化できるだろうか? もしそうなら、許容できる一般化を達成するのに必要な最小限のパッチ量は? この目的のために我々は,単一イメージの入出力ペアを必要とする,効率的なパッチベースの学習フレームワークに焦点をあてる。 提案手法の適用性, 堅牢性, 計算効率を, 教師付き画像の劣化と超解像に応用できることを実験的に示す。 その結果,学習モデルのサンプル効率,一般化,時間複雑性が大幅に向上し,将来のリアルタイムアプリケーションに活用でき,他の信号やモダリティにも応用できることが示唆された。

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