Mycket djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) har avsevärt förbättrat prestandan på olika bildrenoveringsuppgifter. Detta kommer dock till ett pris som ökar beräkningsbördan, vilket begränsar deras praktiska användning. Vi anser att vissa korrupta bildregioner i sig är lättare att återställa än andra eftersom förvrängningen och innehållet varierar inom en bild. I detta syfte föreslår vi Path-Restore, en multi-path CNN med en sökväg som dynamiskt kan välja en lämplig rutt för varje bildregion. Vi utbildar pathfinder med hjälp av förstärkningslärande med en svårt reglerad belöning, som är relaterad till prestanda, komplexitet och " svårigheten att återställa en region". Vi utför experiment på denoisering och blandade restaureringsuppgifter. Resultaten visar att vår metod kan uppnå jämförbar eller överlägsen prestanda jämfört med befintliga metoder med lägre beräkningskostnader. I synnerhet är vår metod effektiv för denominering i verkligheten, där bullerfördelningen varierar mellan olika regioner med en enda bild. Vi överträffar den toppmoderna CBDNet [13] med 0,94 dB och kör 29% snabbare på den realistiska Darmstadt Noise Dataset [27]. Modeller och koder kommer att släppas.
Senare föreslår de ett CNN Ref-referensdokument för flera vägar som dynamiskt kan fastställa den lämpliga rutten för olika bildregioner.
Path-Restore: Learning Network Path Selection for Image Restoration
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}