論文の概要: NSSR-DIL: Null-Shot Image Super-Resolution Using Deep Identity Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12165v1
• Date: Tue, 17 Sep 2024 03:43:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-19 16:35:11.471454
• Title: NSSR-DIL: Null-Shot Image Super-Resolution Using Deep Identity Learning
• Title（参考訳）: NSSR-DIL:Deep Identity Learningを用いたNull-Shot Image Super-Resolution
• Authors: Sree Rama Vamsidhar S, Rama Krishna Gorthi,
• Abstract要約: ISRタスクを学習するために,画像データセットに依存しない新しいISRアルゴリズムを提案する。 本稿では,劣化モデルと逆劣化モデルとの同一性を利用したDeep Identity Learningを紹介する。 提案したNSSR-DILモデルは、少なくとも10のオーダーで計算資源を少なくし、ベンチマークISRデータセット上での競合性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.02932486408310998
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The present State-of-the-Art (SotA) Image Super-Resolution (ISR) methods employ Deep Learning (DL) techniques using a large amount of image data. The primary limitation to extending the existing SotA ISR works for real-world instances is their computational and time complexities. In this paper, contrary to the existing methods, we present a novel and computationally efficient ISR algorithm that is independent of the image dataset to learn the ISR task. The proposed algorithm reformulates the ISR task from generating the Super-Resolved (SR) images to computing the inverse of the kernels that span the degradation space. We introduce Deep Identity Learning, exploiting the identity relation between the degradation and inverse degradation models. The proposed approach neither relies on the ISR dataset nor on a single input low-resolution (LR) image (like the self-supervised method i.e. ZSSR) to model the ISR task. Hence we term our model as Null-Shot Super-Resolution Using Deep Identity Learning (NSSR-DIL). The proposed NSSR-DIL model requires fewer computational resources, at least by an order of 10, and demonstrates a competitive performance on benchmark ISR datasets. Another salient aspect of our proposition is that the NSSR-DIL framework detours retraining the model and remains the same for varying scale factors like X2, X3, and X4. This makes our highly efficient ISR model more suitable for real-world applications.
• Abstract（参考訳）: The present-of-the-Art (SotA) Image Super-Resolution (ISR) method using Deep Learning (DL) techniques using a amount of image data。 既存のSotA ISRを実世界のインスタンスに拡張する主な制限は、計算量と時間の複雑さである。 本稿では,既存の手法とは対照的に,画像データセットから独立してISRタスクを学習する,新しい計算効率の高いISRアルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは、超解像(SR)画像から劣化空間にまたがるカーネルの逆数を計算するまでのISRタスクを再構成する。 本稿では,劣化モデルと逆劣化モデルとの同一性を利用したDeep Identity Learningを紹介する。 提案手法は、ISRデータセットにも、SRタスクをモデル化するための単一入力低解像度(LR)画像にも依存しない。 そこで我々は,このモデルをディープアイデンティティラーニング(NSSR-DIL)を用いたNull-Shot Super-Resolution(Null-Shot Super-Resolution)と呼ぶ。 提案したNSSR-DILモデルは、少なくとも10のオーダーで計算資源を少なくし、ベンチマークISRデータセット上での競合性能を示す。 NSSR-DILフレームワークは、モデルを再トレーニングし、X2、X3、X4のような様々なスケール要因で同じ状態のままである。 これにより、実世界のアプリケーションに非常に効率的なISRモデルがより適しています。

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