Kompression artefakter uppstår i bilder när en förlust komprimering algoritm tillämpas. Dessa artefakter eliminerar detaljer som finns i den ursprungliga bilden, eller lägga till buller och små strukturer; på grund av dessa effekter de gör bilder mindre behagliga för det mänskliga ögat, och kan också leda till minskad prestanda hos datorseende algoritmer såsom objektdetektorer. För att eliminera sådana artefakter, när dekomprimera en bild, är det nödvändigt att återställa den ursprungliga bilden från en störd version. I detta syfte presenterar vi en feed-forward-helt konvolutionell nätverksmodell som utbildats med hjälp av ett generativt kontradiktoriskt ramverk. För att ge en baslinje, visar vi att vår modell kan också tränas optimera strukturlikheten (SSIM), vilket är en bättre förlust med avseende på det enklare Mean Squared Error (MSE). Vår GAN kan producera bilder med mer fotorealistiska detaljer än MSE eller SSIM-baserade nätverk. Dessutom visar vi att vårt tillvägagångssätt kan användas som ett förbehandlingssteg för objektdetektering om bilder bryts ned genom komprimering till en punkt som toppmoderna detektorer misslyckas. I denna uppgift får vår GAN-metod bättre prestanda än MSE eller SSIM-utbildade nätverk.
I REF, den strukturella likheten (SSIM) förlust är utformad, vilket är en bättre förlust med avseende på det enklare Mean Squared Error (MSE), att omforma komprimering artefakt borttagning problem i en generativ kontraarial ram.
Deep Generative Adversarial Compression Artifact Removal
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}