....................................... Vi presenterar en strategi för att approximera bildbearbetningsoperatörer. Denna siffra visar resultaten för fem operatörer: L 0 lutning minimering, flerskalig ton manipulation, fotografisk stil överföring, icke-lokal dehazarding, och pennteckning. Alla operatörer är ungefärliga enligt samma modell, med samma uppsättning parametrar och samma flöde av beräkningar. Vi presenterar en strategi för att påskynda ett stort antal aktörer inom bildbehandling. Vår strategi använder ett helt konvolutionellt nätverk som är utbildad på input-output par som visar operatörens åtgärder. Efter utbildningen behöver den ursprungliga operatören inte köras alls. Det utbildade nätverket fungerar med full upplösning och körs i konstant tid. Vi undersöker nätverksarkitekturens effekt på approximationsnoggrannhet, körtid och minnesavtryck, och identifierar en specifik arkitektur som balanserar dessa överväganden. Vi utvärderar det framlagda tillvägagångssättet på tio avancerade bildbehandlingsoperatörer, inklusive flera varianter * Gemensamma första författare modeller, flerskalig ton och detalj manipulation, fotografisk stil överföring, icke-lokal dehazaring, och icke-fotorealistisk stilisering. Alla operatörer är ungefärliga enligt samma modell. Experiment visar att det framlagda tillvägagångssättet är betydligt mer korrekt än tidigare approximeringssystem. Det ökar approximationsnoggrannheten mätt med PSNR mellan de utvärderade operatörerna med 8,5 dB på datauppsättningen MIT-Adobe (från 27,5 till 36 dB) och minskar DSSIM med en multiplikativ faktor på 3 jämfört med det mest exakta tidigare approximeringssystemet, samtidigt som det är snabbast. Vi visar att våra modeller generaliserar över datauppsättningar och över resolutioner, och undersöker ett antal förlängningar av det presenterade tillvägagångssättet.
I REF används en FCN för att lära sig approximationer till olika globala bildbehandlingsoperatörer såsom fotografisk stil, icke-lokal avfaring och pennteckning.
Fast Image Processing with Fully-Convolutional Networks
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}