Detta papper tar itu med en ny problematik: förstärka lärande med pixel-wise belöningar (pixelRL) för bildbehandling. Efter införandet av det djupa Q-nätverket har djup RL uppnått stor framgång. De djupa RL-tillämpningarna för bildbehandling är dock fortfarande begränsade. Därför utökar vi djup RL till pixelRL för olika bildbehandlingsapplikationer. I pixelRL har varje pixel en agent, och agenten ändrar pixelvärdet genom att vidta en åtgärd. Vi föreslår också en effektiv inlärningsmetod för pixelRL som avsevärt förbättrar prestandan genom att inte bara beakta framtida tillstånd av den egna pixel men också de av grann pixlarna. Den föreslagna metoden kan tillämpas på vissa bildbehandlingsuppgifter som kräver pixelvisa manipulationer, där djup RL aldrig har tillämpats. Vi tillämpar den föreslagna metoden för tre bildbehandlingsuppgifter: bilddenoisering, bildrenovering och lokal färgförbättring. Våra experimentella resultat visar att den föreslagna metoden uppnår jämförbar eller bättre prestanda jämfört med de senaste metoderna baserade på övervakad inlärning.
Furuta och Inoue m.fl. REF nyligen studerat förstärkning lärande med pixel-wise belöningar (pixelRL) för bildbehandling; där varje pixel har en agent, som ändrar pixelvärdet via en åtgärd.
Fully Convolutional Network with Multi-Step Reinforcement Learning for Image Processing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}