論文の概要: Enhanced Super-Resolution Training via Mimicked Alignment for Real-World Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05410v1
• Date: Mon, 7 Oct 2024 18:18:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 18:57:16.235286
• Title: Enhanced Super-Resolution Training via Mimicked Alignment for Real-World Scenes
• Title（参考訳）: 現実の場面におけるミミケドアライメントによる超解像訓練の強化
• Authors: Omar Elezabi, Zongwei Wu, Radu Timofte,
• Abstract要約: トレーニング中、LR入力とHR画像の整列により、誤調整問題を緩和する新しいプラグアンドプレイモジュールを提案する。 具体的には,従来のLR試料の特徴を保ちながらHRと整合する新しいLR試料を模倣する。 本手法を合成および実世界のデータセット上で総合的に評価し,SRモデルのスペクトル間での有効性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.92255321684027
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image super-resolution methods have made significant strides with deep learning techniques and ample training data. However, they face challenges due to inherent misalignment between low-resolution (LR) and high-resolution (HR) pairs in real-world datasets. In this study, we propose a novel plug-and-play module designed to mitigate these misalignment issues by aligning LR inputs with HR images during training. Specifically, our approach involves mimicking a novel LR sample that aligns with HR while preserving the degradation characteristics of the original LR samples. This module seamlessly integrates with any SR model, enhancing robustness against misalignment. Importantly, it can be easily removed during inference, therefore without introducing any parameters on the conventional SR models. We comprehensively evaluate our method on synthetic and real-world datasets, demonstrating its effectiveness across a spectrum of SR models, including traditional CNNs and state-of-the-art Transformers. The source codes will be publicly made available at https://github.com/omarAlezaby/Mimicked_Ali .
• Abstract（参考訳）: 画像超解像法は、深層学習技術と十分なトレーニングデータで大きな進歩を遂げている。 しかし、現実のデータセットでは、低分解能(LR)と高分解能(HR)のペアが本質的に不整合しているため、問題に直面している。 本研究では、トレーニング中にLR入力とHR画像との整合により、これらの不整合を緩和する新しいプラグイン・アンド・プレイ・モジュールを提案する。 具体的には,従来のLR試料の劣化特性を保ちながらHRと整合する新しいLR試料を模倣する。 このモジュールは任意のSRモデルとシームレスに統合され、不整合に対する堅牢性を高める。 重要なことは、従来のSRモデルにパラメータを導入することなく、推論中に簡単に除去できる。 我々は,従来のCNNや最先端のトランスフォーマーなど,SRモデルのスペクトルにまたがって,合成および実世界のデータセットに対する本手法の有効性を包括的に評価した。 ソースコードはhttps://github.com/omarAlezaby/Mimicked_Ali で公開されます。

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