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VALSE 论文速览 第64期:用于图像盲超分辨的无监督退化表示学习 ...

2022-4-21 16:59| 发布者: 程一-计算所| 查看: 174| 评论: 0

摘要: 为了使得视觉与学习领域相关从业者快速及时地了解领域的最新发展动态和前沿技术进展,VALSE最新推出了《论文速览》栏目,将在每周发布一至两篇顶会顶刊论文的录制视频,对单个前沿工作进行细致讲解。本期VALSE论文速 ...

为了使得视觉与学习领域相关从业者快速及时地了解领域的最新发展动态和前沿技术进展,VALSE最新推出了《论文速览》栏目,将在每周发布一至两篇顶会顶刊论文的录制视频,对单个前沿工作进行细致讲解。本期VALSE论文速览选取了来自国防科技大学等单位的图像盲超分辨方面的工作。该工作由安玮教授和郭裕兰副教授指导,论文第一作者王龙光同学录制。


论文题目:用于图像盲超分辨的无监督退化表示学习

作者列表:王龙光 (国防科技大学),王应谦 (国防科技大学),董晓宇 (东京大学,RIKEN AIP),徐清宇 (国防科技大学),杨俊刚 (国防科技大学),安玮 (国防科技大学),郭裕兰 (国防科技大学)

B站观看网址:

https://www.bilibili.com/video/BV1fB4y1U7ic/



论文摘要:

图像超分辨旨在利用低分辨率图像,重建得到更清晰、细节更丰富的高分辨率图像。超分辨作为图像退化的逆过程,与图像退化模型耦合紧密。当前大部分已有的基于CNN的图像超分辨方法往往假设退化方式固定且已知 (比如双三次降采样),当真实退化与假设不同时,这些方法的性能会出现明显的下降。为了处理真实场景中的未知退化,已有方法依赖于退化估计来引导图像超分辨率重建。然而,这些方法对退化估计精度较为敏感,并且退化估计通常比较耗时。为了解决这一问题,我们提出了一种基于退化表示学习的单帧图像盲超分辨算法。该算法不再显式地对图像退化进行估计,而是利用对比学习无监督地学习图像的退化表示,通过在表示空间中对不同退化进行辨识来隐式地获取退化信息。同时,该算法提出了一种退化感知的超分辨网络,能够根据提取的退化表示灵活地适应到不同的退化上。


论文信息:

[1] Longguang Wang, Yingqian Wang, Xiaoyu Dong, Qingyu Xu, Jungang Yang, Wei An, Yulan Guo, “Unsupervised Degradation Representation Learning for Blind Super-Resolution,” in Proceeding of IEEE Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2021), virtual, June 2021.


论文链接:

[https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Wang_Unsupervised_Degradation_Representation_Learning_for_Blind_Super-Resolution_CVPR_2021_paper.pdf]


代码链接:

[https://github.com/LongguangWang/DASR]


视频讲者简介:

王龙光,国防科技大学博士生,研究方向为深度学习与低层视觉,专注于图像超分辨与图像复原,在CCF A类期刊和会议TPAMI、TIP、CVPR、ICCV上发表7篇一作论文。



特别鸣谢本次论文速览主要组织者:

月度轮值AC:杨曦 (西安电子科技大学)、王鑫 (清华大学)

季度责任AC:杨猛 (中山大学)


活动参与方式

1、VALSE每周举行的Webinar活动依托B站直播平台进行,欢迎在B站搜索VALSE_Webinar关注我们!

直播地址:

https://live.bilibili.com/22300737;

历史视频观看地址:

https://space.bilibili.com/562085182/ 


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3、VALSE微信公众号一般会在每周四发布下一周Webinar报告的通知。


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