外包优化网站,个人网站设计流程图,有什么展厅设计做的好的网站,苏州网站优化排名推广图像复原#xff08;IR#xff09;指在已知图像退化的原因和模型的情况下#xff0c;通过一系列的逆过程来恢复出原始图像的过程。这是一个长期的低级视觉任务#xff0c;也是图像处理领域的一个重要课题。
随着深度学习技术的发展#xff0c;图像复原领域不断出现新的网…图像复原IR指在已知图像退化的原因和模型的情况下通过一系列的逆过程来恢复出原始图像的过程。这是一个长期的低级视觉任务也是图像处理领域的一个重要课题。
随着深度学习技术的发展图像复原领域不断出现新的网络架构、损失函数、训练策略等创新点研究者们受此启发提出了许多突破性成果。
目前基于神经网络、transformer、生成先验等的图像复原新方法在处理复杂退化情况时表现出色。比如中国科学院大学、上海人工智能实验室提出的SUPIR、刷新多个low-level任务指标的Restormer。 SUPIR一种突破性的图像复原方法开创性结合文本引导先验和模型规模扩大。通过利用多模态技术和先进的生成先验在智能和逼真的图像复原方面取得了重大进展。 RestormerMPRNet与MIRNet的作者在图像复原领域的又一力作极大程度上缓解了计算量与GPU缓存占用问题刷新了多个图像复原任务的SOTA性能。
为帮助同学们了解这一重要课题的最新研究方向我整理了12种最新的图像复原创新方案简单分析了一些可参考的方法和创新点并附上开源代码方便各位复现。
论文以及开源代码需要的同学看文末
SUPIR
Scaling Up to Excellence:Practicing Model Scaling for Photo-Realistic lmage Restoration In the Wild
方法SUPIR是一种开创性的图像复原方法它利用了生成先验和模型扩展的能力。通过使用多模态技术和先进的生成先验SUPIR在智能和现实的图像复原方面取得了显著的进步。作为SUPIR中的一个关键催化剂模型扩展极大地增强了其能力并为图像复原展示了新的潜力。
创新点 提出了一种基于文本提示的图像修复方法通过在大规模图像-文本对数据集上进行训练并利用扩散模型的特征可以根据人类提示有选择地修复图像。 提出了一种抗降级编码器可以减少降级对生成模型的影响进一步防止生成模型将伪影误认为图像内容。 提出的方法在感知质量方面明显优于现有的方法。通过与其他具有相同能力的先进方法进行比较实验证明了该方法在感知质量上的显著优势。 Restormer
Restormer: Effcient Transformer for High-Resolution Image Restoration
方法RNAN是一个基于Transformer的模型用于处理高分辨率图像的恢复任务。它通过引入多头自注意力层和多尺度分层模块来提高计算效率。DeamNet是一个基于CNN的模型也用于图像恢复任务。这两个模型在多个图像处理任务上进行了实验和分析包括图像去雨、单图像运动去模糊、焦点去模糊和图像去噪。
创新点 渐进学习策略通过在早期时期对小图像块和大批量进行训练然后在后期时期对逐渐增大的图像块和小批量进行训练使得Restormer能够从大图像中学习上下文并在测试时提供质量性能的改进。 高分辨率图像处理的Transformer模型提出了一种能够处理高分辨率图像的高效Transformer模型通过对多头自注意力层和多尺度分层模块进行关键设计减轻了计算瓶颈。该模型能够学习长距离依赖关系并保持计算效率。 改进的前馈网络引入了门控机制和局部机制以及门控深度卷积增强了前馈网络的性能。这些改进使得Restormer在噪声水平为50时相对于标准前馈网络获得了0.26 dB的PSNR增益。 MiOIR
Towards Effective Multiple-in-One Image Restoration:A Sequential and Prompt Learning Strategy
方法论文研究了多任务图像恢复MiO IR问题该问题包括了七个常见的图像恢复任务。研究发现MiO IR面临两个关键挑战多样化目标的优化和适应多个任务。为了解决这些挑战本文提出了两种简单而有效的策略。第一种策略是顺序学习通过逐步学习单个IR任务而不是将它们混合在一起来优化多样化的目标。第二种策略是提示学习通过帮助网络理解特定任务并提高泛化能力来适应不同的IR任务。
创新点 提出了多任务图像恢复MiO IR问题旨在训练一个单一模型来处理多个IR任务。 引入了顺序学习策略通过按顺序逐个学习不同的IR任务而不是将它们混合在一起以优化多样化的目标。 提出了提示学习策略通过提供额外的输入或自适应提取动态视觉提示帮助网络理解特定任务并提高泛化能力以适应不同的IR任务。 InstructIR
InstructIR: High-Quality Image Restoration Following Human Instructions
方法作者提出了第一个使用人类编写指令来指导图像恢复模型的方法。给定自然语言提示该模型可以从它们的退化对应物中恢复高质量的图像考虑到多种退化类型。该方法在包括图像去噪、去雨、去模糊、去雾和低光图像增强等几个恢复任务上取得了最先进的成果。
创新点 引入了基于人类指令的图像修复模型该模型可以根据人类指令对图像进行修复实现了对多种类型和程度的图像退化进行修复的能力。 设计了一个全新的图像模型该模型具有4级编码器-解码器结构并在编码器和解码器之间使用了4个中间块来进一步增强特征。此外解码器使用了加法而不是串联来进行跳跃连接这是一种新颖的方法。 提出了一种基于文本编码器的训练方法通过训练一个投影头来适应文本编码器从而更好地编码图像修复模型所需的信息。 关注下方《学姐带你玩AI》
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