要約
ディープ モデルはさまざまな個別の画像復元タスクで多大な成功を収めているにもかかわらず、これらの作業を実際の用途に適用することを妨げている少なくとも 2 つの主要な技術的課題があります: (1) 一般化能力の欠如、および (2) 複雑で未知のもの
現実世界のシナリオにおける劣化。
特定の個別の画像復元タスクに合わせて調整された既存のディープ モデルでは、これらの課題に効果的に対処するには不十分なことがよくあります。
この論文では、統合モデル内でこれらの課題に対処することを目的とした一般画像復元 (GIR) と呼ばれる新しい問題を提示します。
GIR は、ほとんどの個別の画像復元タスク (画像のノイズ除去、ブレ除去、ディレイニング、超解像度など) と一般的な目的でのそれらの組み合わせをカバーします。
このホワイト ペーパーでは、問題定義や汎化パフォーマンスの包括的な重要性など、GIR の本質的な側面について詳しく説明します。
さらに、新しいデータセットの確立と GIR モデルの徹底的な評価フレームワークについても議論します。
私たちは、GIR の課題に取り組むための既存のアプローチの包括的な評価を実施し、その強みと実用的な課題を明らかにします。
これらのアプローチを分析することで、GIR の有効性を強調するだけでなく、その実際の実装における困難性も浮き彫りにします。
最後に、私たちは将来の方向性を示唆するために、これらのモデルの動作を理解して解釈することも試みます。
私たちの研究は、新たな価値ある研究の方向性を切り開き、一般的な視覚の研究に貢献することができます。
要約(オリジナル)
Despite the tremendous success of deep models in various individual image restoration tasks, there are at least two major technical challenges preventing these works from being applied to real-world usages: (1) the lack of generalization ability and (2) the complex and unknown degradations in real-world scenarios. Existing deep models, tailored for specific individual image restoration tasks, often fall short in effectively addressing these challenges. In this paper, we present a new problem called general image restoration (GIR) which aims to address these challenges within a unified model. GIR covers most individual image restoration tasks (\eg, image denoising, deblurring, deraining and super-resolution) and their combinations for general purposes. This paper proceeds to delineate the essential aspects of GIR, including problem definition and the overarching significance of generalization performance. Moreover, the establishment of new datasets and a thorough evaluation framework for GIR models is discussed. We conduct a comprehensive evaluation of existing approaches for tackling the GIR challenge, illuminating their strengths and pragmatic challenges. By analyzing these approaches, we not only underscore the effectiveness of GIR but also highlight the difficulties in its practical implementation. At last, we also try to understand and interpret these models’ behaviors to inspire the future direction. Our work can open up new valuable research directions and contribute to the research of general vision.
arxiv情報
| 著者 | Xiangtao Kong,Jinjin Gu,Yihao Liu,Wenlong Zhang,Xiangyu Chen,Yu Qiao,Chao Dong |
| 発行日 | 2024-08-27 15:31:45+00:00 |
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