Low-Level Vision 논문들 정리

Image Restoration Architecture 관련 논문

DeblurGAN: Blind Motion Deblurring Using Conditional Adversarial Networks (2018 CVPR)
– GAN 구조를 활용하여 Deblurring 학습

Restormer: Efficient Transformer for High-Resolution Image Restoration (2022 CVPR)
– Unet 구조 및 Transformer 구조를 적절히 결합한 restoration architecture 제안

Simple Baselines for Image Restoration (NAFNet) (2022 ECCV)
– 기본적인 Unet 구조에 여러 technique(GeLU, GLU, Channel attention)을 잘 변형시켜 합친 restoration architecture 제안 (네트워크에서 필수적으로 사용되던 non-linear activation을 없애서 Non-linear Actvation Free Network 제안(NAFNet))

Self-supervised 방법 기반 Denoising 논문

Noise2Noise: Learning Image Restoration without Clean Data (2018 ICML)
– Clean 이미지 없이 Noise 이미지 2장으로 Clean 이미지를 output으로 내보내는 network를 학습

Deep Image Prior (DIP) (2018 CVPR)
– Noisy 이미지를 생성하도록 학습, early stopping을 통해 clean 이미지 획득 (deep neural network가 clean image의 prior를 가지고 있다고 주장)

Noise2Void – Learning Denoising from Single Noisy Images (2019 CVPR)
– Noise 이미지 1장으로 Blind-Spot Network를 학습 ( 주변 픽셀 정보만 이용해 특정 픽셀의 정보를 예측 –> Clean한 pixel 값을 예측 가능 )

Recorrupted-to-Recorrupted: Unsupervised Deep Learning for Image Denoising (2021 CVPR)
– Noise2Noise에서 식을 약간만 변형, Real-world noise dataset(SIDD)에서 RAW 이미지에 적용

Generalization 관련 Denoising 논문

Robust and interpretable blind image denoising via bias-free convolutional neural networks (2020 ICLR)
– Denoising network에서 bias를 빼면 일반화 성능이 개선된다고 주장

Masked Image Training for Generalizable Deep Image Denoising (2023 CVPR)
– Transformer(SwinIR) 구조에 masking 을 적절히 활용하여 Image Denoising에서 여러 nosie type (gaussian, salt-pepper, speckle 등) 에 강건하게 작동하는 network 제안

Image Restoration에서 Multi-task 를 위한 논문

All-In-One Image Restoration for Unknown Corruption (2022 CVPR)
– 다양한 restoration task(deblurring, deraining, desnowing)을 네트워크 하나로 한번에 학습 (contrastive learning과 deformable network 이용)