A mély tanulásnak köszönhetően az elmúlt években jelentős előrehaladást tapasztalhattunk a kép élesítés terén. A mély tanulás alapú módszerek rendkívül hatékonyaknak bizonyultak a mozgási elmosódás eltávolításában és a képek tisztaságának fokozásában. Nagy adatkészletekből megtanulva a bonyolult elmosódás eltávolításának mintázatait, a mély tanuló rendszerek kiváló eredményeket képesek elérni a képek végponti élesítésében.
Az Academy of Military Science, a Xidian Egyetem és a Peking Egyetem által végzett legújabb kutatás különböző aspektusaira összpontosít a mozgási elmosódásnak, beleértve annak okait, elmosódott képek adatait, képminőség értékelési módszereit és a vak mozgási élesítés különböző módszereit. A tanulmány négy osztályba sorolja a létező módszereket: a CNN alapú, az RNN alapú, a GAN alapú és a Transformer alapú megközelítéseket.
A CNN alapú algoritmusok széles körben használatosak képfeldolgozási feladatokban, mivel képesek rögzíteni a térbeli információkat és a helyi jellemzőket. A konvolúciós neuronhálózatok (CNN-ek) kiválóan teljesítenek zajcsökkentésben és élesítésben, nagy adathalmazok felhasználásával történő tanulás során. Azonban ezek az algoritmusok küzdenek a globális információra vagy hosszú távú függőségekre szükséges élesítési feladatokkal. A kiterjesztett konvolúció népszerű megoldásként jelent meg ezeknek a korlátoknak a leküzdésére.
A korai kétfázisú hálózatok és a modern végponti rendszerek az alkalmazott rácsos vak élesítési technikák két fő kategóriáját képezik. A korai algoritmusok fókuszban a elmosódási kernel-kép becslése és ennek becslésen alapuló elmosódás vagy inverz szűrési eljárások végrehajtása állt. Azonban ez az előnye gyakran csődöt mond komplex valódi jelenetekben tapasztalható elmosódás eltávolításában. Másrészt a végponti megközelítések a bemeneti elmosódott képet átalakítják egy tiszta képpé a neurális hálózatok segítségével, jelentősen javítva a kép helyreállítás minőségét.
Az RNN alapú algoritmusok változó térbeli RNN-eket használnak a kép élesítési folyamatának imitálására. Bár kiválóan teljesítenek a kép sorozat élesítése során az időbeli vagy szekvenciális függőségek rögzítésében, küzdenek a térbeli információval. Ezért az RNN-eket általában más struktúrákkal együtt alkalmazzák optimális eredmények elérése érdekében a kép élesítési feladatokban.
A GAN alapú algoritmusok is jelentős sikerrel jártak a kép élesítés terén. Az ellentmondásos tanítás révén a GAN-ok valósághűbb és esztétikailag vonzóbb tiszta képeket generálnak elmosódott bemenetekből. Azonban a GAN-ok tanítása kihívást jelenthet, mivel az egyensúly megteremtése a generátor és a diszkriminátor hálózatok között érzékeny egyensúlyt igényel a mintázatok összeomlása vagy a konvergencia hiányának elkerülése érdekében.
A Transformer alapú algoritmusok előnyöket kínálnak olyan feladatokhoz, amelyek hosszú távú függőséget és globális információgyűjtést igényelnek. Azonban a kép élesítés tekintetében a számítási költség jelentős, tekintettel a nagy számú pixelre.
Ahogy ez a kutatás is rámutat, a magas minőségű adatkészletek kulcsfontosságúak a mély tanulású modellek kép élesítésének kiképzéséhez. További fejlesztések és optimalizálásokkal a mély tanulású modellek jelentős potenciállal bírnak az önvezető autózás, videofeldolgozás és megfigyelés területén.
(Forrás: Eredeti cikk)
The source of the article is from the blog agogs.sk