Learning Enriched Features for Fast Image Restoration and Enhancement 论文阅读笔记

  • 这是2022年TPAMI上发表的大名鼎鼎的MIRNetv2,是一个通用的图像修复和图像质量增强模型,核心是一个多尺度的网络

  • 网络结构整体是残差的递归,不断把残差展开可以看到是一些残差块的堆叠。核心是多尺度的MRB。网络用的损失函数朴实无华:

  • MRB的核心是RCB和SKFF两个模块,先介绍SKFF,它是用来融合多尺度特征图的,如下所示。这里的特征图是已经上采样到相同尺度了,相加做一个global average pooling和全连接层后,分成两个向量,各自再全连接层一次,然后softmax归一化使得两个向量的加和处处为1,然后进行通道加权后相加。

  • RCB模块如下图所示,具体做什么都能看懂,其实就是卷积加提取了一个C维的通道偏置

  • 训练的时候使用了progressive training,先用小patch训练,慢慢增大patch size

  • 实验结果(我只关注暗图增强)可以看到PSNR还是蛮高的,视觉效果也不错:

  • 启发是,一个高性能的网络,用简单的距离损失函数进行有监督训练,能够产生很好的增强结果

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