論文の概要: Efficient Degradation-aware Any Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15475v2
• Date: Sat, 1 Jun 2024 14:39:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-04 14:09:37.224089
• Title: Efficient Degradation-aware Any Image Restoration
• Title（参考訳）: 画像復元の効率化
• Authors: Eduard Zamfir, Zongwei Wu, Nancy Mehta, Danda Pani Paudel, Yulun Zhang, Radu Timofte,
• Abstract要約: 我々は,低ランク体制下での学習者(DaLe)を用いた効率的なオールインワン画像復元システムである textitDaAIR を提案する。 モデルキャパシティを入力劣化に動的に割り当てることにより、総合学習と特定の学習を統合した効率的な復調器を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.92870105933679
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reconstructing missing details from degraded low-quality inputs poses a significant challenge. Recent progress in image restoration has demonstrated the efficacy of learning large models capable of addressing various degradations simultaneously. Nonetheless, these approaches introduce considerable computational overhead and complex learning paradigms, limiting their practical utility. In response, we propose \textit{DaAIR}, an efficient All-in-One image restorer employing a Degradation-aware Learner (DaLe) in the low-rank regime to collaboratively mine shared aspects and subtle nuances across diverse degradations, generating a degradation-aware embedding. By dynamically allocating model capacity to input degradations, we realize an efficient restorer integrating holistic and specific learning within a unified model. Furthermore, DaAIR introduces a cost-efficient parameter update mechanism that enhances degradation awareness while maintaining computational efficiency. Extensive comparisons across five image degradations demonstrate that our DaAIR outperforms both state-of-the-art All-in-One models and degradation-specific counterparts, affirming our efficacy and practicality. The source will be publicly made available at https://eduardzamfir.github.io/daair/
• Abstract（参考訳）: 劣化した低品質インプットから欠落した詳細を再構築することは、大きな課題となる。 画像復元の最近の進歩は、様々な劣化に同時に対処できる大規模モデルの学習の有効性を実証している。 それにもかかわらず、これらの手法は計算オーバーヘッドと複雑な学習パラダイムを導入し、実用性を制限している。 そこで本研究では,低階の学習者(DaLe)を用いた効率的なオールインワン画像復元システムである「textit{DaAIR}」を提案し,多種多様な劣化にまたがる相や微妙なニュアンスを共同でマイニングし,劣化認識の埋め込みを生成する。 モデルキャパシティを入力劣化に動的に割り当てることにより、総合的および特定の学習を統一モデルに統合した効率的な復元器を実現する。 さらに、DaAIRは、計算効率を維持しながら劣化認識を高めるコスト効率の高いパラメータ更新機構を導入している。 5つの画像劣化を総合的に比較すると、DaAIRは最先端のオールインワンモデルと分解特異的モデルの両方に優れており、有効性と実用性が確認されている。 ソースはhttps://eduardzamfir.github.io/daair/で公開されます。

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