Belangrijkste concepten
後見人平均予測と最適輸送を組み合わせることで、完全な知覚指標の下で最小MSEを達成する。
Samenvatting
この論文では、写真的リアルな画像復元のための新しいアルゴリズムである「後見人平均整流流(PMRF)」を提案している。PMRFは、まず後見人平均を予測し、その後その結果を高品質な画像に変換するための整流流モデルを使用する。
具体的には以下の2つのステージで構成される:
後見人平均を予測するモデルを学習する
後見人平均予測と真の画像の間の最適輸送を学習する整流流モデルを学習する
この方法論は、完全な知覚指標の下で最小MSEを達成する推定量を近似することができる。理論的な分析と実験的な評価の両方から、PMRFが様々な画像復元タスクにおいて従来手法を上回ることが示されている。特に、極めて困難な盲目的顔画像復元タスクにおいて、PMRFは新しい最先端の性能を達成している。
Statistieken
後見人平均予測のMSEを最小化するモデルを学習する
後見人平均予測と真の画像の間の最適輸送を学習する整流流モデルを学習する