Bildrenovering, inklusive bilddenoisering, superupplösning, inpainting och så vidare, är ett välstuderat problem i datorseende och bildbehandling, samt en testbädd för bildmodelleringsalgoritmer på låg nivå. I detta arbete föreslår vi ett mycket djupt konvolutionellt auto-encoder nätverk för bildrenovering, som är en kodning-avkodning ram med symmetriska co-v-l-rational-dekonvolutionella lager. Med andra ord, nätverket består av flera lager av convolution och de-konvolution operatörer, lära sig end-to-end kartläggningar från korrupta bilder till de ursprungliga. De konvolutionella skikten fångar abstraktionen av bildinnehållet samtidigt som de eliminerar korruption. Dekonvolutionella lager har möjlighet att ta fram exempel på funktionskartor och återställa bilddetaljerna. För att ta itu med problemet att djupare nätverk tenderar att vara svårare att träna, föreslår vi att symmetriskt koppla samman konvolutions- och dekonvolutionslager med hopplageranslutningar, med vilka utbildningen konvergerar mycket snabbare och uppnår bättre resultat. De skippa anslutningar från konvolutionella lager till deras speglade motsvarande dekonvolutionella lager uppvisar två huvudsakliga fördelar. För det första gör de det möjligt att direkt förskjuta signalen till bottenskikten och på så sätt ta itu med problemet med lutningen som försvinner, vilket gör det lättare att träna djupa nätverk och därmed uppnå prestandavinster för återställandet. För det andra, dessa hoppa anslutningar passera bild detaljer från konvolutionella lager till dekonvolutionella lager, vilket är fördelaktigt för att återställa den rena bilden. Med den stora kapaciteten visar vi att det är möjligt att hantera olika korruptionsnivåer med hjälp av en enda modell. Med samma ram tränar vi modeller på uppgifter av bild denoiserande, super upplösning ta bort JPEG-komprimering artefakter, och bild inpainting. Våra experimentresultat på referensdataset visar att vårt nätverk kan uppnå bästa rapporterade prestanda på alla de fyra uppgifterna, och sätta nya state-of-the-art.
Mao m.fl. REF använde convolutional auto-encoder med encoder-dekoder anslutningar för att hantera problem med bildrenovering på låg nivå.
Image Restoration Using Convolutional Auto-encoders with Symmetric Skip Connections
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}