Hypernetwork-Based Adaptive Image Restoration

Shai Aharon, Gil Ben-Artzi

نتاج البحث: فصل من :كتاب / تقرير / مؤتمرمنشور من مؤتمرمراجعة النظراء

ملخص

Adaptive image restoration models can restore images with different degradation levels at inference time without the need to retrain the model. We present an approach that is highly accurate and allows a significant reduction in the number of parameters. In contrast to existing methods, our approach can restore images using a single fixed-size model, regardless of the number of degradation levels. On popular datasets, our approach yields state-of-the-art results in terms of size and accuracy for a variety of image restoration tasks, including denoising, deJPEG, and super-resolution.

اللغة الأصليةالإنجليزيّة
عنوان منشور المضيفICASSP 2023 - 2023 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, Proceedings
ناشرInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
رقم المعيار الدولي للكتب (الإلكتروني)9781728163277
المعرِّفات الرقمية للأشياء
حالة النشرنُشِر - 2023
الحدث48th IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, ICASSP 2023 - Rhodes Island, اليونان
المدة: ٤ يونيو ٢٠٢٣١٠ يونيو ٢٠٢٣

سلسلة المنشورات

الاسمICASSP, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing - Proceedings
مستوى الصوت2023-June
رقم المعيار الدولي للدوريات (المطبوع)1520-6149

!!Conference

!!Conference48th IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, ICASSP 2023
الدولة/الإقليماليونان
المدينةRhodes Island
المدة٤/٠٦/٢٣١٠/٠٦/٢٣

بصمة

أدرس بدقة موضوعات البحث “Hypernetwork-Based Adaptive Image Restoration'. فهما يشكلان معًا بصمة فريدة.

قم بذكر هذا