Många klassiska metoder har visat att icke-lokal självlikhet i naturliga bilder är en effektiv föregångare för bildrenovering. Det är dock fortfarande oklart och utmanande att utnyttja denna inneboende egendom via djupa nätverk. I detta dokument föreslår vi ett icke-lokalt återkommande nätverk (NLRN) som det första försöket att integrera icke-lokala operationer i ett recidiverande neuralt nätverk (RNN) för bildrenovering. De viktigaste bidragen av detta arbete är: (1) Till skillnad från befintliga metoder som mäter självlikhet på ett isolerat sätt, kan den föreslagna icke-lokala modulen flexibelt integreras i befintliga djupa nätverk för end-to-end utbildning för att fånga djupa egenskaper korrelation mellan varje plats och dess grannskap. (2) Vi använder RNN-strukturen fullt ut för dess parametereffektivitet och tillåter att djup korrelation förökas längs angränsande återkommande tillstånd. Denna nya design ökar robustheten mot felaktig korrelationsuppskattning på grund av kraftigt försämrade bilder. (3) Vi visar att det är viktigt att upprätthålla ett begränsat område för beräkning av djup funktion korrelation ges degraderade bilder. Detta står i kontrast till befintlig praxis [43] som använder hela bilden. Omfattande experiment på både bild denoiserande och super-upplösning uppgifter utförs. Tack vare den återkommande icke-lokala verksamheten och korrelationsutbredningen uppnår det föreslagna NLRN överlägsna resultat jämfört med de senaste metoderna med många färre parametrar. Koden finns på https://github.com/Ding-Liu/NLRN.
Icke-lokal självlikhet av bilder utnyttjas och införlivas i en återkommande neurala nätverk i REF.
Non-Local Recurrent Network for Image Restoration
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}