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Основные понятия
本稿では、Vision Transformer（ViT）を用いてマスクされた画像領域を、入力画像内の自己注意によって選択された領域で置き換えることで、画像修復における事前処理手法を提案する。
Аннотация
概要
本稿は、Vision Transformer（ViT）を用いた新しい深層学習ベースの画像修復のための事前処理手法を提案している。
従来手法の問題点
従来の画像修復モデルは、欠損領域と既知領域の接続に有効な特徴量の抽出、現実的なディテール生成のための近傍パッチの探索、最適なパッチ候補作成のための補助情報の統合といった課題を抱えていた。
提案手法
本稿では、ViTモデルと様々な視覚パッチを用いて、欠損領域をViTから得られた値で置き換える事前処理手法を提案する。
ViT事前処理
- 入力画像を、垂直、水平、正方形の3種類の視覚パッチに分割する。
- 各パッチをViTの自己注意機構に入力し、特徴マップを取得する。
- 得られた特徴マップとバイナリマスクを乗算し、欠損領域を自己注意された特徴で埋める。
マスクの置き換え
ViTで事前処理した特徴マップを用いて、バイナリマスクの値を置き換える。これにより、画像修復モデルは、より多くの情報を含む画像を入力として受け取ることができる。
実験と結果
提案手法を4つの比較モデル（GMCNN、MSNPS、CA、Context Encoders）に適用し、4つの公開データセット（Paris Street View、ImageNet、Places2、CelebA-HQ）を用いて評価を行った。
結果
- すべての比較モデルにおいて、提案手法を用いることで、視覚的なパフォーマンスが向上した。
- 提案手法を用いることで、初期マスクにより多くの情報を含む特徴量が提供されるため、PSNRとSSIMの両方の評価指標において、すべてのモデルでパフォーマンスが向上した。
- 事前学習済みViTを用いることで、さらにパフォーマンスが向上した。
結論
本稿では、ViTを用いた新しい画像修復のための事前処理手法を提案した。実験の結果、提案手法は、従来の画像修復モデルのパフォーマンスを向上させることが示された。
今後の展望
今後は、より効率的かつロバストな特徴量を得るために、拡散モデルの活用を検討する。
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Image inpainting enhancement by replacing the original mask with a self-attended region from the input image
Статистика
Paris Street Viewデータセットは約10,000枚の画像を含み、2つの視点から撮影された12の都市を936 × 537ピクセルのサイズで収録している。
Places2データセットは、1,000万枚の風景写真で構成され、シーンのセマンティックカテゴリでラベル付けされている。
ImageNetデータセットは、1,000カテゴリに分類された合計320万枚の画像を含んでいる。
CelebA-HQデータセットは、10,000人の人物の顔を収録しており、それぞれの人物につき20枚の画像（合計20万枚）が含まれている。
Цитаты
"To the best of our knowledge, this is the first time that such a pre-processing model is proposed to the image inpainting task."
"Experimental results comparing with four standard models on four public datasets confirm the efficacy of the proposed pre-processing methodology for image inpainting task."
Дополнительные вопросы
動画の修復に適用できるか？
提案手法は静止画の修復を対象としており、そのままでは動画の修復に適用することはできません。動画の場合、時間的な連続性を考慮する必要があるためです。
ただし、提案手法の考え方を応用することで、動画の修復にも適用できる可能性はあります。例えば、以下のような工夫が考えられます。
3次元畳み込み: ViTの代わりに、時間方向の情報を扱える3次元畳み込みを用いる。
再帰構造: 時系列データに対応可能なLSTMやGRUなどの再帰構造を持つネットワークを導入する。
オプティカルフロー: 隣接フレームの情報を利用するため、オプティカルフローを用いて欠損領域を予測する。
これらの工夫により、時間的な連続性を考慮した動画修復が可能になると考えられます。
ViTモデルの計算コスト削減
ViTモデルは高い性能を持つ一方で、計算コストが高いという欠点があります。計算コストを削減するために、以下のような工夫が考えられます。
パッチサイズ: パッチサイズを大きくすることで、トークン数を減らし計算量を削減できます。ただし、パッチサイズが大きすぎると、細部の特徴が失われる可能性があります。
注意機構の効率化: ViTでは画像全体に対して注意機構が適用されますが、計算コスト削減のため、Window AttentionやSwin Transformerのような局所的な注意機構を用いる方法があります。
蒸留: より軽量なモデルにViTの知識を蒸留することで、計算コストを削減しながらも高い性能を維持する方法があります。
プルーニング: モデルの精度に影響の少ない不要な結合を削除するプルーニングによって、計算量を削減できます。
これらの工夫を組み合わせることで、計算コストを抑えつつ、高精度な画像修復を実現できる可能性があります。
欠損領域の大きさや形状による最適な視覚パッチ
欠損領域の大きさや形状によって、最適な視覚パッチの種類は異なる可能性があります。
縦長パッチ: 建物や人物など、縦方向に連続性が高いオブジェクトの修復に適しています。
横長パッチ: 風景写真など、横方向に連続性が高いオブジェクトの修復に適しています。
正方形パッチ: 特定の方向に偏りがない一般的な画像の修復に適しています。
欠損領域が大きい場合は、より広範囲のコンテキスト情報を取得できる大きなパッチサイズが適しています。逆に、欠損領域が小さい場合は、小さなパッチサイズの方が細部の特徴を保持できるため、より高精度な修復が期待できます。
最適なパッチの種類は、データセットやタスクによって異なるため、実験的に検証する必要があります。例えば、縦長の欠損領域が多いデータセットに対しては、縦長パッチを用いることで、より高精度な修復結果が得られる可能性があります。
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