Många studier har hittills gjorts om bildrenovering, problemet med att återställa en ren bild från dess förvrängda version. Det finns många olika typer av förvrängning som påverkar bildkvaliteten. Tidigare studier har fokuserat på enstaka typer av förvrängning, föreslår metoder för att ta bort dem. Men bildkvalitet försämras på grund av flera faktorer i den verkliga världen. Beroende på applikationer, t.ex. sikt för autonoma bilar eller övervakningskameror, måste vi därför kunna hantera flera kombinerade förvrängningar med okända blandningsförhållanden. För detta ändamål föreslår vi en enkel men effektiv lagerarkitektur av neurala nätverk. Det utför flera operationer parallellt, som viktas av en uppmärksamhetsmekanism för att möjliggöra val av korrekta operationer beroende på indata. Lager kan staplas för att bilda ett djupt nätverk, som är differentiable och därmed kan tränas i en end-to-end mode genom lutning nedstigning. De experimentella resultaten visar att den föreslagna metoden fungerar bättre än tidigare metoder med god marginal på uppgifter att återställa bilder med flera kombinerade förvrängningar.
Dessutom använder arbetet i REF uppmärksamhetsmekanismen för att välja rätt operationer i olika lager baserat på själva inmatningen.
Attention-Based Adaptive Selection of Operations for Image Restoration in the Presence of Unknown Combined Distortions
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}