以史为鉴:面向图像复原问题的对比学习通用框架

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以史为鉴:面向图像复原问题的对比学习通用框架
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文章摘要


摘要:
本文介绍了一种全新的图像复原领域任务通用的对比学习方法——模型对比学习(MCLIR)。该方法不同于以往的负样本挖掘策略,其核心在于目标模型与历史模型之间的对比范式构造,不依赖于特定任务的先验知识,能够轻松应用于多种图像复原任务和模型结构中。通过利用历史训练模型作为负模型,构建负样本的对比学习通用框架,有效性已在多个图像复原问题中得到验证。研究表明,MCLIR能够显著提升多种图像复原任务的性能,并展现出了强大的通用性和适应性。

详解:
1. 图像复原的重要性:图像复原是计算机视觉领域的基础研究内容,目的是从低质量图像中恢复出高质量结果,包括超分辨率、去雾、去雨和去模糊等任务。尽管深度学习技术带来了进步,但图像复原依然是一个不适定问题,充满挑战。

2. 对比学习的引入:近期研究关注于自监督约束的设计,尤其是基于对比自监督学习的对比范式。这些方法通常依赖于任务先验,限制了它们的泛化性。

3. 模型对比学习的提出:本文提出的MCLIR方法,将视角从负样本构造转向目标模型本身,利用历史模型作为自适应的负样本。这种方法简化了现有方法的过程,提供了一个任务无关的通用框架。

4. 方法实现:通过指数移动平均(EMA)策略高效实现负模型,避免了频繁更新负模型的计算开销。提出的负样本损失函数采用预训练的VGG网络作为嵌入网络,将样本映射到潜在特征空间。

5. 实验验证:在图像超分辨率、去雨、去雾和去模糊等任务中,利用MCLIR重训的模型均取得了显著的性能提升。与现有对比学习方法相比,MCLIR展现出更强的适应性和灵活性。

6. 总结与展望:MCLIR为图像复原领域提供了一种新的范式,为进一步提升图像恢复性能提供了新的思路和方向。研究者期待与学界同仁进一步交流和合作,共同推进图像复原技术的发展和应用。

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原文作者: 极市平台

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