Billedeudkrydning har set betydelige fremskridt i de seneste år takket være dyb læring. Dyb læring-baserede tilgange har vist sig at være meget effektive til at fjerne bevægelsesudkrydning og forbedre billedklarhed. Ved at lære detaljerede mønstre for udkrydningsfjernelse fra store datasæt kan dyb læringssystemer opnå at afkrydre billeder fra ende til ende med fremragende resultater.
En nylig undersøgelse udført af Academy of Military Science, Xidian University og Peking University fokuserer på forskellige aspekter af bevægelsesudkrydning, herunder årsagerne, uklare billededatasæt, evaluering af billedkvalitet og forskellige udviklede metoder til blind bevægelsesudkrydning. Undersøgelsen kategoriserer eksisterende metoder i fire klasser: CNN-baserede, RNN-baserede, GAN-baserede og Transformer-baserede tilgange.
CNN-baserede algoritmer bruges bredt til billedbehandling på grund af deres evne til at fange rumlig information og lokale træk. Konvolutionelle neurale netværk (CNN’er) klarer sig godt i opgaver som støjreduktion og udkrydning ved at bruge store datasæt til træning. Disse algoritmer kan dog have svært ved at klare opgaver med udkrydning, der kræver global information eller langdistancerelationer. Udvidet konvolution er opstået som en populær løsning for at overvinde disse begrænsninger.
Tidlige totrinsnetværk og moderne end-to-end-systemer er de to hovedkategorier af CNN-baserede blindede udkrydningsmetoder. Tidlige algoritmer fokuserede på at estimere udkrydningskernen og udføre dekonvolution eller invers filtreringsprocedurer baseret på denne estimation. Denne tilgang mangler imidlertid ofte evnen til at fjerne komplekse ægte udkrydningsbilleder i virkelige scener. End-to-end-tilgange omdanner derimod det indsatte udkrydningsbillede til et klart billede ved hjælp af neurale netværk og forbedrer markant billedgenopretningskvaliteten.
RNN-baserede algoritmer udnytter rumligt variabel RNN’er til at efterligne udkrydningsprocessen. Selvom de er fremragende til at fange tidsmæssige eller sekventielle afhængigheder i sekvensbaseret udkrydning, kan de have svært ved rumlig information. Derfor kombineres RNN’er typisk med andre strukturer for at opnå optimale resultater i billedudkrydningsopgaver.
GAN-baserede algoritmer har også vist betydelig succes inden for billedeudkrydning. Gennem adversarial træning genererer GAN’er mere realistiske og visuelt appellerende klare billeder ud fra uklare indgange. Træning af GAN’er kan dog være udfordrende og kræve en fin balance mellem generator og diskriminator-netværk for at undgå problemer som mønsterkollaps eller manglende konvergens.
Transformer-baserede algoritmer tilbyder fordelagtig databehandling til opgaver, der kræver langdistanceafhængighed og global informationsindsamling. Den beregningsmæssige omkostning ved billedeudkrydning er dog betydelig på grund af det store antal pixels involveret.
Denne forskning fremhæver betydningen af høj kvalitet datasæt til træning af dyb læring-modeller inden for billedeudkrydning. Med yderligere fremskridt og optimering har dyb læring betydeligt potentiale inden for applikationer som autonom kørsel, videobehandling og overvågning.
(Kilde: Original artikel)
The source of the article is from the blog queerfeed.com.br