- …
- …
#428
summarized by : Shoma Iwai
どんな論文か？
参照画像を使った超解像手法に関する論文．参照画像と入力画像の類似度を計算し，類似度の高い部分の特徴を利用する．しかし，参照画像と入力画像には①スケールの違いや回転，②解像度の違いによる情報量の違いといったギャップがあり，単純な類似度計算ではうまくいかないことを指摘．これらのギャップに頑健なC2-Matchingを提案した．また，参照超解像の評価のための新しいデータセットWR-SRを作成した．
新規性
- スケールの違いと回転への頑健性を向上させるために，距離学習を利用した学習法を提案
- 低解像度の入力画像と高解像度の参照画像の類似度計算は，解像度が違うため学習が難しい．そこで高解像度のGT画像と参照画像の類似度計算を別途行い，知識蒸留を行う方法を提案
- より現実的な状況を想定したテストデータセットであるWR-SRを提案
結果
- PSNR，SSIMによる評価ではほとんどのデータセットでSOTAを達成．今回提案したWR-SRデータセットでもSOTAを達成した
- User Studyでも，既存手法に対して80%以上の支持を得た
- 参照画像に回転や拡大・縮小といった変換を施した状況でも既存手法を上回り，頑健性の高さを確認した
その他（なぜ通ったか？等）
github: https://github.com/yumingj/C2-Matching
- …
- …