論文の概要: Residual-Conditioned Optimal Transport: Towards Structure-Preserving Unpaired and Paired Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02843v2
• Date: Sat, 11 May 2024 02:30:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 21:03:09.563239
• Title: Residual-Conditioned Optimal Transport: Towards Structure-Preserving Unpaired and Paired Image Restoration
• Title（参考訳）: 残留条件の最適輸送-構造保存型未ペア画像復元を目指して-
• Authors: Xiaole Tang, Xin Hu, Xiang Gu, Jian Sun,
• Abstract要約: 画像復元のためのResidual-Conditioned Optimal Transport (RCOT) アプローチを提案する。 二重性により、RCOT問題は最小限の最適化問題に変換され、ニューラルネットワークを敵対的に訓練することで解決される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.01716967725075
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning-based image restoration methods generally struggle with faithfully preserving the structures of the original image. In this work, we propose a novel Residual-Conditioned Optimal Transport (RCOT) approach, which models image restoration as an optimal transport (OT) problem for both unpaired and paired settings, introducing the transport residual as a unique degradation-specific cue for both the transport cost and the transport map. Specifically, we first formalize a Fourier residual-guided OT objective by incorporating the degradation-specific information of the residual into the transport cost. We further design the transport map as a two-pass RCOT map that comprises a base model and a refinement process, in which the transport residual is computed by the base model in the first pass and then encoded as a degradation-specific embedding to condition the second-pass restoration. By duality, the RCOT problem is transformed into a minimax optimization problem, which can be solved by adversarially training neural networks. Extensive experiments on multiple restoration tasks show that RCOT achieves competitive performance in terms of both distortion measures and perceptual quality, restoring images with more faithful structures as compared with state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 深層学習に基づく画像復元法は、通常、元の画像の構造を忠実に保存することに苦労する。 本研究では, 画像復元を未ペアとペアの双方で最適輸送(OT)問題としてモデル化し, 輸送コストと輸送マップの双方に対して, ユニークな劣化専用キューとしてトランスポート残差を導入する, RCOT (Residual-Conditioned Optimal Transport) アプローチを提案する。 具体的には,まず,残余の劣化特異的情報を輸送コストに組み込むことで,フーリエ残余誘導型OT目標を定式化する。 さらに、トランスポートマップを、ベースモデルとリファインメントプロセスからなる2パスRCOTマップとして設計し、トランスポート残差をベースモデルによって第1パスで計算し、その後、第2パス復元条件に分解特異的な埋め込みとして符号化する。 二重性により、RCOT問題は最小限の最適化問題に変換され、ニューラルネットワークを敵対的に訓練することで解決される。 複数の復元タスクに関する大規模な実験により、RCOTは歪み測定と知覚品質の両方の観点から競争性能を達成し、最先端の手法と比較してより忠実な構造で画像を復元することを示した。

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