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2023.12.26 기준, KBNet에 살짝 밀렸지만 아직도 Image denoising 분야에서 거의 SOTA 성능을 찍고 있는 NAFNet을 제시한 논문인 Simple Baselines for Image Restoration 논문에 대해 리뷰 하고자 한다. (ECCV 2022) 1. Introduction  Deep Learning을 이용한 image restoration분야(denoising, deblurring, super-resolution 등등)는 놀라운 성능을 많이 보여주었다. 이 논문에서는 기존 방법들의 간단한 변형으로 system complexity를 낮추고 SOTA 성능을 찍을 수 있었다는…

SDE를 이용한 image restoration 방법을 제안한 논문이다. git 주소 : https://github.com/Algolzw/image-restoration-sde Introduction 기본적으로 SDE는 아래와 같은 방식으로 원래의 이미지에서 노이즈로 변환하는 Forward 식을 만들고 반대로 노이즈에서 이미지로 변환해주는 Reverse 식을 만들어 네트워크가 score 값을 예측하도록 학습시킨다. 이렇게 학습된 네트워크를 이용해 노이즈로부터 이미지를 생성한다. Restoration task는 기본적으로 완전히 새로운 이미지를 생성하는 것이 아니라 이미지의 degradation을 복원하고…

흔히 Denoising/Deblurring 같은 이미지 복원 task를 위해서 딥러닝 모델을 학습시킨다고 했을 때 사용하는 방법은 Noise/Clean 데이터 쌍을 모아서 네트워크에 보여주면서 네트워크가 noisy image와 clean image의 차이를 학습하고 noisy 이미지에서 noise만 제거해 clean한 이미지를 만들도록 하는 것이다.   그런데 이 Deep Image Prior 논문은 clean image가 아예 없어도 네트워크는 자연스러운 이미지에 대한 prior(사전 지식)을 가지고 있기 때문에…

Intro 이번에 소개할 논문은 DeblurGAN 이란 논문이다. 아래 그림이 Deblur가 뭔지, 어떤 도움을 주는지 잘 보여준다.  위의 사진이 blur가 있는 사진, 아래 사진이 clean한 사진이고 가운데 사진은 DeblurGAN을 통해 blur를 제거하여 만든 사진이다. 이를 이용해 object detection을 해보면 blur가 있는 사진에서는 bowl은 잡히지도 않고 사람도 못 잡는 경우가 있는데 DeblurGAN을 통해 blur를 제거하니 object detection이…

Abstract 일반적으로 고정된 크기의 convolution filter를 사용하는 방법은 한번에 이미지의 global한 정보를 다루기 어렵다. global한 정보를 얻기 위해 더 큰 recpetive field를 만들기 위해서는 kernel size를 늘리거나 convolution filter를 여러개 쌓는 등의 방법을 적용해야하는데 이는 연산량을 늘리고 네트워크를 무겁게 만든다. 이 논문에서는 이를 Fourier tranformation을 통해 해결한다. Fourier domian에서는 point하나 하나가 이미지의 global한 정보를 담고…