Papers | 图像/视频增强 + 深度学习
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I. ARCNN
Compression Artifacts Reduction by a Deep Convolutional Network
2015年发表,2018年12月引用165次。
1. Motivation
压缩图像或视频最显著的问题就是 artifacts 。比如块效应,振铃效应和图像模糊。
块效应是由块内 DCT 导致的;振铃效应是因为高频分量的粗量化(原本频谱是渐进过渡的;由于粗量化,频谱出现陡变,导致像素域振荡);图像模糊是由于高频分量的丢失( IDCT 引入)。
而现存的算法中,要么着力于消除块效应,但导致图像更模糊(错杀友军);要么着力于去模糊,但引入振铃效应(带通滤波器边缘导致)。
说白了,这些都是传统图像处理方法的局限性,用于压缩图像或视频显然是不合适的。
关键原因是:传统方法复杂度太低,往往顾此失彼。
但压缩又是不可避免的,因为要节省带宽和存储空间。
因此,我们引入深度学习方法,来 seamlessly 缓解压缩效应。
该工作是受深度学习网络 DCN 应用于超分辨的启发。
2. Contribution
本文有两大贡献点:
第一,第一个用深度学习方法解决压缩图像/视频的质量增强问题。
第二,用浅层网络学习特征,再用深度网络提升质量。第一个证明了迁移学习在 low-level 学习任务中的有效性。
下面具体说第二点。
超分辨深度学习网络的鼻祖:SRCNN,用于该任务非常不合适。
原因是:许多不同的 artifact 耦合在一起,导致 SRCNN 第一层提取到的特征充满了噪声,恢复也是混乱的。
说白了,就是特征提取比较困难。
解决方法也很简单,在特征提取以后,我们需要用更多的层,来消除这些噪声。
尽管深度有其优势,但深度在 low-level 的视觉任务中同样有其弊端,即训练出现了困难。
Specifically, “deeper is not better” has been pointed out in super-resolution [4], where training a five-layer network becomes a bottleneck. The difficulty of training is partially due to the sub-optimal initialization settings.
为此,作者提出,先用 shallow network 提取特征,再用深度网络进一步处理,可以解决这一难题。
这就是所谓的 "easy to hard" 思想,在图像分类任务上同样适用。
此外,作者还发现许多有意思的应用:
- 先学习高质量压缩视频的增强模型,再在低质量样本上继续迭代,收敛速度比随机初始化更快;
- 先学习单一压缩模式得到的模型,再在复杂、多种压缩模式得到的样本上继续训练,效果会更好。
简单来说,就是 fine-tune 简单模型。
现在由于引入了残差学习、BN 等一系列方法,深度网络训练已不成问题。
3. Artifacts Reduction Convolutional Neural Networks (ARCNN)
乍一看,还以为 ARCNN 只是 SRCNN 的加深版。但实际上不是的。
ARCNN 的精髓在于其特征再提取。
作者在 JPEG 压缩实验中发现,一些量化噪声和高频细节耦合在一起,被放大,因而在锐利边缘处引入了新的失真。
此外,在一些平坦区域的块效应没有被识别出来。
因此,作者引入了 feature enhancement layer ,进一步精炼提取到的特征。
作者对此的解释:
It is worth noticing that AR-CNN is not equal to a deeper SRCNN that contains more than one non-linear mapping layers 2.
A deeper SRCNN imposes more non-linearity in the mapping stage, which equals to adopting a more ro-
bust regressor between the low-level features and the final output. Similar ideas have been proposed in some sparse-coding-based methods [14, 2].
However, as the compression artifacts are complex, low-level features extracted by a single layer are noisy. Thus the performance bottleneck lies on the features but not the regressor.
AR-CNN improves the mapping accuracy by enhancing the extracted low-level features, and the first two layers together can be regarded as a better feature extractor. This leads to better performance than a deeper SRCNN.
最后,实验结果也证明了 ARCNN 要比深一层的 SRCNN 出色。
在实验中, ARCNN 的设置为:kernel size 分别为 \(9 \times 9, 7 \times 7, 1 \times 1, 5 \times 5 (9-7-1-5)\),滤波器数量分别为 \(64,32,16,1(64-32-16-1)\) 。
与之对比, SRCNN 只有3层,分别为 \(9-1-5\) 和 \(64-32-1\) 。
更进一步,作者还设置了 Deeper SRCNN ,配置为 \(9-1-1-5\) 和 \(64-16-32-1\) 。
II. DnCNN
Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising
2016年发表,2018年12月引用量约500。
1. Introduction
在此之前, Discriminative model 用于图像去噪已经取得了巨大的成功。
在这篇文章中,作者尝试了前向深度网络: Denoising convolutional neural networks (DnCNNs) 。
在此过程中,作者加入了 BN 和残差学习技巧,既加快训练速度,也提升模型性能。
引入残差学习的好处:不同图像任务,大多只区别于残差;比如加不同程度的高斯噪声。因此 DnCNNs 在多种图像去噪任务上都可以胜任。
上述思路,在2016年还行得通。但在深度学习泛滥的今天,骨头汤里的肉已经被吃完了,只剩骨头了。因此,单纯增加深度和引入结构性设计,是很难作为创新点的。
由贝叶斯学派的观点,对于图片去噪,当似然已知时,图像的先验就是决定性因素。
事实上,过去多年内,许多人都在朝这一方向努力。如 nonlocal self-similarity (NSS) models ,稀疏模型等。
但它们都有两个共同缺点:
- 在测试阶段,这些方法都包含一个复杂的优化过程,非常耗时。
- 这些模型大体上都是非凸的,并且包含手工设计的参数。
后人做了一些改进,着力于取代测试阶段复杂的迭代优化过程。然而,它们的性能仍然受到先验类别的局限。具体来说,它们对特征的挖掘存在局限,并且包含了大量手工设计的参数。
事实上,这也是大多数传统方法和深度学习方法相比较的劣势。深度学习方法可解释性不佳,但是很少需要人工介入,也很强大。
2. Denoising Convolutional Neural Networks (DnCNN) network
网络结构是简单的一条流水线:前面只用了简单 CNN 和 ReLU 激活单元,中间用 CNN Plus BN 加速训练,最后 CNN 输出。
整体上是学习残差。
该网络对比前任的优点还有:通过简单的零插值,就可以使输入、输出尺寸相同,避免了 Boundary artifacts 。
由于结构性创新是重点,因此作者比较了不同配置下网络的性能。有趣的是, BN 和 ResLearning 缺一不可,否则性能可能不如传统方法。
最后,为了实现所谓的多任务,作者在训练集中掺入不同噪声的训练样本, JPEG 压缩图像 或 降采样图像。实验表明,这样训练出来的单一模型,仍然可以胜任多任务。
III. Li et al.
An efficient deep convolutional neural networks model for compressed image deblocking.
这篇文章主要针对于JPEG图片的质量增强。该文章引用不多,我们主要关注其网络实现和其高效率。
- 20 convolutional layers
- ReLU activation
- 32 feature maps, \(5 \times 5\) kernel
- 6 shortcut connection
- MSE loss
- SGD
- Weight decay (0.05)
IV. DCAD
A Novel Deep Learning-Based Method of Improving Coding Efficiency from the Decoder-End for HEVC.
2017年发表在DCC,2018年12月引用约18次。
1. Introduction
作者提出了一个很有趣的观点:解码的视频,在某种程度上可以看作是原始视频的压缩采样。
而根据压缩感知原理,通过一些恢复方法,解码视频的质量可以得到增强。
作者还提到,传统方法的局限性在于:它们只能利用单个图片的信息,而不能利用先验知识。
传统方法如滤波方法,现代方法如深度学习方法。
此外, patch matching 方法和 compressed sensing-based 方法都很耗时。
2. Deep CNN-based Auto Decoder (DCAD) network
如图。作者试过20层,效果没有更好。
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