論文の概要: Prior Knowledge Distillation Network for Face Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14385v1
• Date: Sun, 22 Sep 2024 09:58:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 22:52:53.014344
• Title: Prior Knowledge Distillation Network for Face Super-Resolution
• Title（参考訳）: 顔超解像のための事前知識蒸留ネットワーク
• Authors: Qiu Yang, Xiao Sun, Xin-yu Li, Feng-Qi Cui, Yu-Tong Guo, Shuang-Zhen Hu, Ping Luo, Si-Ying Li,
• Abstract要約: 顔超解像(FSR)の目的は、低分解能(LR)入力から高分解能(HR)顔画像を再構成することである。 本稿では,教師ネットワークから学生ネットワークに事前情報を転送するFSRのための事前知識蒸留ネットワーク(PKDN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.188937155619886
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The purpose of face super-resolution (FSR) is to reconstruct high-resolution (HR) face images from low-resolution (LR) inputs. With the continuous advancement of deep learning technologies, contemporary prior-guided FSR methods initially estimate facial priors and then use this information to assist in the super-resolution reconstruction process. However, ensuring the accuracy of prior estimation remains challenging, and straightforward cascading and convolutional operations often fail to fully leverage prior knowledge. Inaccurate or insufficiently utilized prior information inevitably degrades FSR performance. To address this issue, we propose a prior knowledge distillation network (PKDN) for FSR, which involves transferring prior information from the teacher network to the student network. This approach enables the network to learn priors during the training stage while relying solely on low-resolution facial images during the testing stage, thus mitigating the adverse effects of prior estimation inaccuracies. Additionally, we incorporate robust attention mechanisms to design a parsing map fusion block that effectively utilizes prior information. To prevent feature loss, we retain multi-scale features during the feature extraction stage and employ them in the subsequent super-resolution reconstruction process. Experimental results on benchmark datasets demonstrate that our PKDN approach surpasses existing FSR methods in generating high-quality face images.
• Abstract（参考訳）: 顔超解像(FSR)の目的は、低分解能(LR)入力から高分解能(HR)顔画像を再構成することである。 ディープラーニング技術の継続的な進歩により、現代の先進的なFSR法は、当初は顔の事前を推定し、この情報を用いて超解像再構成プロセスを支援する。 しかし、事前推定の正確性を保証することは依然として困難であり、単純なカスケードと畳み込み操作は、しばしば事前の知識を十分に活用できない。 不正確な、あるいは不十分に利用された事前情報は、必然的にFSR性能を低下させる。 この問題に対処するため,教師ネットワークから学生ネットワークに事前情報を転送するFSRのための事前知識蒸留ネットワーク(PKDN)を提案する。 このアプローチにより、ネットワークは、テスト段階では低解像度の顔画像のみを頼りながら、トレーニング段階での事前学習を可能にし、事前推定の不正確さによる悪影響を軽減することができる。 さらに,事前情報を効果的に活用する解析マップ融合ブロックの設計に,ロバストな注意機構を取り入れた。 特徴の喪失を防止するため,特徴抽出段階ではマルチスケールの特徴を保ち,その後の超解像再構成プロセスで採用する。 ベンチマークデータセットによる実験結果から,我々のPKDNアプローチは,高品質な顔画像を生成する上で,既存のFSR手法を超越していることが示された。

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