Medan maskininlärning metoder för bild restaurering erbjuder stora löften, nuvarande metoder riskerar utbildning modeller fixerade på att prestera bra endast för bildkorruption av en viss svårighetsgrad-såsom en viss nivå av buller eller suddig. För det första undersöker vi svagheterna hos konventionella "fixerade" modeller och visar att utbildning av allmänna modeller för att hantera godtyckliga nivåer av korruption verkligen är icke-trivial. Sedan föreslår vi en inlärningsalgoritm på begäran för utbildning av modeller för bildrenovering med djupa konvolutionella neurala nätverk. Huvudidén är att utnyttja en återkopplingsmekanism för att självskapa utbildningsinstanser där de behövs som mest, och därigenom lära sig modeller som kan generalisera över svårighetsgrader. På fyra återställningsuppgifter-bild inpainting, pixel interpolation, bild deblurring, och bild denoising-och tre olika dataset, vår strategi konsekvent överträffar både status quo utbildning förfarande och läroplan lärande alternativ.
Gao och Grauman REF föreslog en inlärningsmetod på begäran för att hantera flera korruptionsnivåer för varje restaurering, inklusive denoisering, inpainting och deblurring.
On-demand Learning for Deep Image Restoration
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}