論文の概要: A Preliminary Exploration Towards General Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15143v1
• Date: Tue, 27 Aug 2024 15:31:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-28 13:13:36.208789
• Title: A Preliminary Exploration Towards General Image Restoration
• Title（参考訳）: 画像復元に向けた予備探査
• Authors: Xiangtao Kong, Jinjin Gu, Yihao Liu, Wenlong Zhang, Xiangyu Chen, Yu Qiao, Chao Dong,
• Abstract要約: 本稿では、これらの課題を統一モデル内で解決することを目的とした、一般画像復元(GIR)と呼ばれる新しい問題を提案する。 GIRは個々の画像復元タスク(例えば、画像のデノイング、デブロイング、デライニング、超解像)とそれらの組み合わせを汎用的にカバーしている。 我々は、GIR課題に対処するための既存のアプローチを包括的に評価し、その強みと実用的課題を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.02907312223344
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the tremendous success of deep models in various individual image restoration tasks, there are at least two major technical challenges preventing these works from being applied to real-world usages: (1) the lack of generalization ability and (2) the complex and unknown degradations in real-world scenarios. Existing deep models, tailored for specific individual image restoration tasks, often fall short in effectively addressing these challenges. In this paper, we present a new problem called general image restoration (GIR) which aims to address these challenges within a unified model. GIR covers most individual image restoration tasks (\eg, image denoising, deblurring, deraining and super-resolution) and their combinations for general purposes. This paper proceeds to delineate the essential aspects of GIR, including problem definition and the overarching significance of generalization performance. Moreover, the establishment of new datasets and a thorough evaluation framework for GIR models is discussed. We conduct a comprehensive evaluation of existing approaches for tackling the GIR challenge, illuminating their strengths and pragmatic challenges. By analyzing these approaches, we not only underscore the effectiveness of GIR but also highlight the difficulties in its practical implementation. At last, we also try to understand and interpret these models' behaviors to inspire the future direction. Our work can open up new valuable research directions and contribute to the research of general vision.
• Abstract（参考訳）: 個々の画像復元作業における深層モデルの成功にもかかわらず,(1)一般化能力の欠如,(2)現実のシナリオにおける複雑で未知の劣化など,これらの作業が現実の用途に適用されないよう,少なくとも2つの技術的課題が存在する。 個々の画像復元作業に適した、既存のディープモデルはしばしばこれらの課題に効果的に対処するのに不足する。 本稿では,これらの課題を統一モデル内で解決することを目的とした一般画像復元(GIR)と呼ばれる新しい問題を提案する。 GIRは、一般的な目的のために、ほとんどの個々の画像復元タスク(画像のデノイング、デブロアリング、デライニング、超解像)とそれらの組み合わせをカバーしている。 本稿では,問題定義や一般化性能の網羅的意義など,GIRの本質的側面を概説する。 さらに,新しいデータセットの確立とGIRモデルの徹底的な評価フレームワークについて論じる。 我々は、GIR課題に対処するための既存のアプローチを包括的に評価し、その強みと実用的課題を明らかにする。 これらの手法を解析することにより、GIRの有効性だけでなく、その実践的実装の難しさも浮き彫りにする。 最後に、これらのモデルの振る舞いを理解し、解釈して、将来の方向性を刺激する試みも行います。 我々の研究は、新しい価値ある研究の方向性を開拓し、一般的なビジョンの研究に貢献することができる。

関連論文リスト

• A Survey on All-in-One Image Restoration: Taxonomy, Evaluation and Future Trends [67.43992456058541]
  画像復元(IR)とは、ノイズ、ぼかし、気象効果などの劣化を除去しながら、画像の視覚的品質を改善する過程である。 従来のIR手法は、一般的に特定の種類の劣化をターゲットとしており、複雑な歪みを伴う現実のシナリオにおいて、その効果を制限している。 オールインワン画像復元(AiOIR)パラダイムが登場し、複数の劣化タイプに順応的に対処する統一されたフレームワークを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-19T11:11:09Z)
• Focus On What Matters: Separated Models For Visual-Based RL Generalization [16.87505461758058]
  一般化のための分離モデル(SMG)は、一般化のための画像再構成を利用する新しいアプローチである。 SMGは、異なるシナリオにわたるタスク関連領域へのエージェントの焦点を導くために、さらに2つの一貫性を失った。 DMCの実験では、SMGの一般化におけるSOTA性能、特にビデオ背景設定において優れていることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-29T04:37:56Z)
• On Unsupervised Image-to-image translation and GAN stability [0.5523170464803535]
  本研究では,基礎研究の失敗事例であるCycleGANについて検討する。 これらの問題を緩和する2つの一般的なモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-18T04:00:43Z)
• Unifying Image Processing as Visual Prompting Question Answering [62.84955983910612]
  画像処理はコンピュータビジョンの基本的な課題であり、画像の品質を高め、その後の視覚アプリケーションに不可欠な特徴を抽出することを目的としている。 伝統的に、タスク固有のモデルは個々のタスクのために開発され、そのようなモデルの設計には異なる専門知識が必要である。 本稿では,画像復元,画像強調,画像特徴抽出タスクを網羅する汎用画像処理モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-16T15:32:57Z)
• Images Speak in Images: A Generalist Painter for In-Context Visual Learning [98.78475432114595]
  コンテキスト内学習により、モデルはいくつかのプロンプトと例だけで、様々なタスクに迅速に適応できる。 汎用タスクをどのように定義すれば、ビジョンモデルがドメイン外のタスクを理解し、転送できるのかは不明だ。 我々は、コアビジョンタスクの出力をイメージとして再定義し、タスクプロンプトを画像として指定する汎用モデルであるPapererを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-05T18:59:50Z)
• Single Image Internal Distribution Measurement Using Non-Local Variational Autoencoder [11.985083962982909]
  本稿では,非局所変分オートエンコーダ(textttNLVAE)という画像固有解を提案する。 textttNLVAEは,非局所領域からの非絡み合った情報を用いて高解像度画像を再構成する自己教師型戦略として導入された。 7つのベンチマークデータセットによる実験結果から,textttNLVAEモデルの有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-02T18:43:55Z)
• Implicit Subspace Prior Learning for Dual-Blind Face Restoration [66.67059961379923]
  新しい暗黙的サブスペース事前学習(ISPL)フレームワークが、二重盲顔復元の一般的な解決策として提案されている。 実験の結果,既存の最先端手法に対するISPLの認識歪改善が顕著であった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-12T08:04:24Z)
• HiFaceGAN: Face Renovation via Collaborative Suppression and Replenishment [63.333407973913374]
  フェース・リノベーション(FR)は意味誘導型生成問題である。 HiFaceGANは、複数のネストされたCSRユニットを含む多段階フレームワークである。 合成画像と実顔画像の両方の実験により,HiFaceGANの優れた性能が確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-11T11:33:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。