論文の概要: CausalSR: Structural Causal Model-Driven Super-Resolution with Counterfactual Inference
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15852v1
- Date: Mon, 27 Jan 2025 08:19:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-28 13:56:16.964011
- Title: CausalSR: Structural Causal Model-Driven Super-Resolution with Counterfactual Inference
- Title（参考訳）: CausalSR: 構造因果モデル駆動型超解法
- Authors: Zhengyang Lu, Bingjie Lu, Feng Wang,
- Abstract要約: 本稿では、構造因果モデルを用いて超解像を定式化し、画像劣化過程を推論する。
本稿では,意味的指導を利用して仮説的劣化シナリオを推論する新しい対実的学習戦略を提案する。
提案手法は,特に複合劣化を伴う挑戦的なシナリオにおいて,最先端手法に対する大幅な改善を実現している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.147995542780459
- License:
- Abstract: Physical and optical factors interacting with sensor characteristics create complex image degradation patterns. Despite advances in deep learning-based super-resolution, existing methods overlook the causal nature of degradation by adopting simplistic black-box mappings. This paper formulates super-resolution using structural causal models to reason about image degradation processes. We establish a mathematical foundation that unifies principles from causal inference, deriving necessary conditions for identifying latent degradation mechanisms and corresponding propagation. We propose a novel counterfactual learning strategy that leverages semantic guidance to reason about hypothetical degradation scenarios, leading to theoretically-grounded representations that capture invariant features across different degradation conditions. The framework incorporates an adaptive intervention mechanism with provable bounds on treatment effects, allowing precise manipulation of degradation factors while maintaining semantic consistency. Through extensive empirical validation, we demonstrate that our approach achieves significant improvements over state-of-the-art methods, particularly in challenging scenarios with compound degradations. On standard benchmarks, our method consistently outperforms existing approaches by significant margins (0.86-1.21dB PSNR), while providing interpretable insights into the restoration process. The theoretical framework and empirical results demonstrate the fundamental importance of causal reasoning in understanding image restoration systems.
- Abstract（参考訳）: センサ特性と相互作用する物理的・光学的要因は複雑な画像劣化パターンを生成する。
深層学習に基づく超解像の進歩にもかかわらず、既存の手法は単純化されたブラックボックスマッピングを採用することで劣化の因果性を見落としている。
本稿では、構造因果モデルを用いて超解像を定式化し、画像劣化過程を推論する。
我々は因果推論から原理を統一する数学的基礎を確立し、潜伏劣化機構とそれに対応する伝播を識別するために必要な条件を導出する。
そこで本研究では,意味的指導を利用して仮説的劣化シナリオを推論し,異なる劣化条件における不変な特徴を捉える,理論的に基底的な表現を導出する手法を提案する。
このフレームワークは、適応的な介入機構と、治療効果の証明可能なバウンダリを備えており、セマンティック一貫性を維持しながら、分解因子の正確な操作を可能にする。
実験的な検証を通じて,本手法が最先端の手法,特に複合劣化を伴う挑戦的なシナリオに対して,大幅な改善を達成できることを実証した。
標準ベンチマークでは,提案手法は修復過程の解釈可能な洞察を提供しながら,既存のアプローチを大きなマージン(0.86-1.21dB PSNR)で常に上回っている。
理論的枠組みと経験的結果は、画像復元システムを理解する上で因果推論の基本的な重要性を示している。
関連論文リスト
- Causal Context Adjustment Loss for Learned Image Compression [72.7300229848778]
近年,学習画像圧縮(lic)技術は,特にRD性能の点で従来の手法を上回りつつある。
現在の技術のほとんどは、自己回帰エントロピーモデルを備えたVAEベースで、デコードされた因果コンテキストを利用してRD性能を向上する。
本稿では,提案した因果文脈調整損失を用いて因果文脈を的確に調整する方法を初めて検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-07T09:08:32Z) - SSP-IR: Semantic and Structure Priors for Diffusion-based Realistic Image Restoration [20.873676111265656]
SSP-IRは、低画質の画像からセマンティックと構造をフル活用することを目的としている。
提案手法は,合成および実世界のデータセットにおいて,他の最先端手法よりも優れる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-04T04:55:14Z) - Suppressing Uncertainties in Degradation Estimation for Blind Super-Resolution [31.89605287039615]
ブラインド画像の超解像問題は、未知の劣化モードで低解像度(LR)画像から高解像度(HR)画像を復元することを目的としている。
既存のほとんどの手法は、ぼやけたカーネルを使って画像劣化過程をモデル化している。
盲目的のtextbf Super-textbfResolution フレームワークに対して,textbfUncertainty に基づく分解表現を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-24T08:58:43Z) - Exploring the Trade-off Between Model Performance and Explanation Plausibility of Text Classifiers Using Human Rationales [3.242050660144211]
ホック後説明可能性法は、ますます複雑なNLPモデルを理解するための重要なツールである。
本稿では,人間の判断を説明するテキストアノテーションをテキスト分類モデルに組み込む手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-03T22:39:33Z) - Low-resolution Prior Equilibrium Network for CT Reconstruction [3.5639148953570836]
本稿では,低分解能画像を導入し,ネットワークの堅牢性を改善するための効果的な正規化項を得る,新しいディープラーニングベースのCT再構成モデルを提案する。
狭角化と狭角化の両問題を実験的に検討し, ノイズ低減, コントラスト・ツー・ノイズ比, エッジ細部保存の両面において, エンド・ツー・エンドの低分解能事前平衡モデルが他の最先端手法よりも優れていることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-28T13:59:58Z) - Bridging Component Learning with Degradation Modelling for Blind Image
Super-Resolution [69.11604249813304]
視覚障害者のためのコンポーネント分解・協調最適化ネットワーク(CDCN)を提案する。
CDCNは入力LR画像を特徴空間の構造と詳細成分に分解する。
本稿では,HR画像の細部と構造復元過程を協調的に監督する,劣化駆動型学習戦略を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-03T14:53:56Z) - Hierarchical Similarity Learning for Aliasing Suppression Image
Super-Resolution [64.15915577164894]
エイリアスの影響を抑制するために階層画像超解像ネットワーク(HSRNet)を提案する。
HSRNetは、他の作品よりも定量的かつ視覚的なパフォーマンスを向上し、エイリアスをより効果的に再送信する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-07T14:55:32Z) - A Closer Look at Blind Super-Resolution: Degradation Models, Baselines,
and Performance Upper Bounds [27.945034226654656]
ランダムゲート制御器を用いて広義の劣化事例を生成するための統一ゲート劣化モデルを提案する。
劣化モデルに基づいて,非盲点,古典的,実践的な劣化事例を効果的に処理できる単純なベースラインネットワークを提案する。
実験により, 統一ゲート劣化モデルにより, 提案したベースラインは既存手法よりもはるかに優れた性能が得られることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-10T14:02:49Z) - Uncovering the Over-smoothing Challenge in Image Super-Resolution: Entropy-based Quantification and Contrastive Optimization [67.99082021804145]
我々はDetail Enhanced Contrastive Loss (DECLoss)と呼ばれるCOO問題に対する明確な解決策を提案する。
DECLossはコントラスト学習のクラスタリング特性を利用して、潜在的な高分解能分布の分散を直接的に低減する。
我々は複数の超高解像度ベンチマーク上でDECLosを評価し,PSNR指向モデルの知覚品質を向上させることを実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-04T08:30:09Z) - Towards Robust and Adaptive Motion Forecasting: A Causal Representation
Perspective [72.55093886515824]
本稿では,3つの潜伏変数群からなる動的過程として,運動予測の因果的形式化を導入する。
我々は、因果グラフを近似するために、不変なメカニズムやスタイルの共創者の表現を分解するモジュラーアーキテクチャを考案する。
合成および実データを用いた実験結果から,提案した3つの成分は,学習した動き表現の頑健性と再利用性を大幅に向上することが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-29T18:59:09Z) - Real-world Person Re-Identification via Degradation Invariance Learning [111.86722193694462]
現実のシナリオにおける人物再識別(Re-ID)は通常、低解像度、弱い照明、ぼやけ、悪天候などの様々な劣化要因に悩まされる。
本稿では,現実世界のRe-IDを対象とした劣化不変学習フレームワークを提案する。
自己教師付き不整合表現学習戦略を導入することにより,個人性に関連する頑健な特徴を同時に抽出することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-10T07:58:50Z)
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。