論文の概要: FIPER: Generalizable Factorized Features for Robust Low-Level Vision Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18083v3
• Date: Tue, 25 Mar 2025 15:48:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 20:13:27.562107
• Title: FIPER: Generalizable Factorized Features for Robust Low-Level Vision Models
• Title（参考訳）: FIPER:ロバスト低レベルビジョンモデルのための一般化可能な因子化特徴
• Authors: Yang-Che Sun, Cheng Yu Yeo, Ernie Chu, Jun-Cheng Chen, Yu-Lun Liu,
• Abstract要約: 低レベル視覚タスクに統一表現(Factized Features)を用いることを提案する。 これらのタスク間の共通原則によって動機付けられ、細かい画像の詳細を復元し保存する必要がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.77409981295186
• License:
• Abstract: In this work, we propose using a unified representation, termed Factorized Features, for low-level vision tasks, where we test on Single Image Super-Resolution (SISR) and Image Compression. Motivated by the shared principles between these tasks, they require recovering and preserving fine image details, whether by enhancing resolution for SISR or reconstructing compressed data for Image Compression. Unlike previous methods that mainly focus on network architecture, our proposed approach utilizes a basis-coefficient decomposition as well as an explicit formulation of frequencies to capture structural components and multi-scale visual features in images, which addresses the core challenges of both tasks. We replace the representation of prior models from simple feature maps with Factorized Features to validate the potential for broad generalizability. In addition, we further optimize the pipelines by leveraging the mergeable-basis property of our Factorized Features, which consolidates shared structures on multi-frame compression and super-resolution. Extensive experiments show that our unified representation delivers state-of-the-art performance, achieving an average relative improvement of 204.4% in PSNR over the baseline in Super-Resolution (SR) and 9.35% BD-rate reduction in Image Compression compared to the previous SOTA.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、低レベルの視覚タスクに対して、一元的表現であるFactized Featuresを用いて、Single Image Super-Resolution (SISR) と Image Compression を試す。 これらのタスク間で共有される原則により、SISRの解像度を向上するか、画像圧縮のために圧縮されたデータを再構築するかにかかわらず、細かな画像の詳細を復元および保存する必要がある。 ネットワークアーキテクチャを主眼とする従来の手法とは違い,提案手法では,基本係数分解と周波数の明示的な定式化を利用して,画像中の構造成分とマルチスケール視覚特徴をキャプチャし,両タスクのコア課題に対処する。 我々は、より広範な一般化可能性の可能性を検証するために、単純な特徴写像からFactized Featuresに置き換える。 さらに,マルチフレーム圧縮と超解像の共有構造を集約するFactized Featuresのマージ可能な基底特性を活用することで,パイプラインをさらに最適化する。 超解法(SR)のベースラインよりもPSNRが204.4%向上し,画像圧縮の9.35%が削減された。

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