論文の概要: DDR: Exploiting Deep Degradation Response as Flexible Image Descriptor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08377v1
• Date: Wed, 12 Jun 2024 16:26:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 16:06:55.904764
• Title: DDR: Exploiting Deep Degradation Response as Flexible Image Descriptor
• Title（参考訳）: DDR: フレキシブルなイメージ記述子としての深層劣化応答の爆発
• Authors: Juncheng Wu, Zhangkai Ni, Hanli Wang, Wenhan Yang, Yuyin Zhou, Shiqi Wang,
• Abstract要約: 本稿では, 劣化条件の異なる画像深部特徴の変化を定量化するDDRについて述べる。 画像記述子としてのDDRの汎用性は,キー画像属性と強い相関関係がみられた。 DDRは、画像復元作業において効果的な教師なし学習目標として機能し、画像の劣化と単一画像の超解像において顕著な進歩をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.90762380689283
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image deep features extracted by pre-trained networks are known to contain rich and informative representations. In this paper, we present Deep Degradation Response (DDR), a method to quantify changes in image deep features under varying degradation conditions. Specifically, our approach facilitates flexible and adaptive degradation, enabling the controlled synthesis of image degradation through text-driven prompts. Extensive evaluations demonstrate the versatility of DDR as an image descriptor, with strong correlations observed with key image attributes such as complexity, colorfulness, sharpness, and overall quality. Moreover, we demonstrate the efficacy of DDR across a spectrum of applications. It excels as a blind image quality assessment metric, outperforming existing methodologies across multiple datasets. Additionally, DDR serves as an effective unsupervised learning objective in image restoration tasks, yielding notable advancements in image deblurring and single-image super-resolution. Our code will be made available.
• Abstract（参考訳）: 事前訓練されたネットワークによって抽出された画像の深い特徴は、リッチで情報的な表現を含むことが知られている。 本稿では, 劣化条件の異なる画像深部特徴の変化を定量化するDDRについて述べる。 具体的には、テキスト駆動のプロンプトによる画像劣化の制御を可能にすることにより、フレキシブルかつ適応的な劣化を促進する。 画像記述子としてのDDRの汎用性は, 複雑さ, カラフルネス, シャープネス, 全体的な品質など, 画像特性と強く相関している。 さらに,DDRの有効性を応用範囲で示す。 ブラインド画像品質評価指標として優れ、既存の手法を複数のデータセットで上回る。 さらに、DDRは画像復元作業において効果的な教師なし学習目標として機能し、画像の劣化と単一画像の超解像において顕著な進歩をもたらす。 私たちのコードは利用可能になります。

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