画像復元のための単純なベースライン【JST・京大機械翻訳】

Chen Liangyu; Chu Xiaojie; Zhang Xiangyu; Sun Jian

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212694221833 整理番号：22P0329098

画像復元のための単純なベースライン【JST・京大機械翻訳】

Simple Baselines for Image Restoration

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発行年： 2022年04月10日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年08月01日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

最近,画像復元の分野において著しい進歩があったが,最先端技術(SOTA)法のシステム複雑性も増加し,それは,方法の便利な解析と比較を妨げる可能性がある。本論文では,SOTA法を超える単純なベースラインを提案し,計算的に効率的である。ベースラインをさらに単純化するために,著者らは非線形活性化関数,例えば,Sigmoid,ReLU,GELU,Softmaxなどが不要であり,それらは増殖または除去によって置換できることを明らかにした。したがって,非線形活性化自由ネットワーク,すなわち,ベースラインからNAFNetを導出した。SOTAの結果は,様々な挑戦的なベンチマーク,例えばGoPro(画像ぼけのための)で33.69dBのPSNR,以前のSOTA0.38dBを超える計算コストのわずか8.4%で達成される。SIDD上の40.30dB PSNR(画像雑音除去のための)は,以前のSOTA0.28dBを超え,その計算コストの半分未満であった。コードと事前訓練モデルをhttps://github.com/megvii research/NAFNetで解放した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

微生物起原の毒性 , 有機化合物の物理分析 , 食品の汚染

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