专栏首页AI科技评论CVPR 2019 | 旷视提出超分辨率新方法Meta-SR:单一模型实现任意缩放因子

CVPR 2019 | 旷视提出超分辨率新方法Meta-SR:单一模型实现任意缩放因子

AI 科技评论按,全球计算机视觉三大顶会之一 CVPR 2019(IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)将于 6 月 16-20 在美国洛杉矶如期而至。届时,旷视首席科学家、研究院院长孙剑博士将带领团队远赴盛会,助力计算机视觉技术的交流与落地。在此之前,旷视每周会推出一篇CVPR'19 接收论文解读文章。本文是第 3 篇解读,旷视研究院提出一种全新模型——Meta-SR,可通过单一模型解决超分辨率的任意缩放因子问题。

论文名称:Meta-SR: A Magnification-Arbitrary Network for Super-Resolution

论文链接:https://arxiv.org/abs/1903.00875

本文分为以下几个部分:

  • 导语
  • 简介
  • 方法
  • Meta-Upscale

Location Projection

Weight Prediction

Feature Mapping

  • 实验
  • 单一模型任意缩放因子
  • 推理时间
  • 对比 SOTA 方法
  • 可视化结果
  • 结论
  • 参考文献
  • 往期解读

导语

随着深度卷积神经网络(DCNNs)技术的推进,超分辨率(super resolution/SR)的新近研究取得重大突破,但是关于任意缩放因子(arbitrary scale factor)的研究一直未回到超分辨率社群的视野之中。

先前绝大多数 SOTA 方法把不同的超分辨率缩放因子看作独立的任务:即针对每个缩放因子分别训练一个模型(计算效率低),并且只考虑了若干个整数缩放因子。

在本文中,旷视研究院提出一种全新方法,称之为 Meta-SR,首次通过单一模型解决了超分辨率的任意缩放因子问题(包括非整数因子)。Meta-SR 包含一种新的模块——Meta-Upscale Module,以代替传统的放大模块(upscale module)。

针对任意缩放因子,这一新模块可通过输入缩放因子动态地预测放大滤波器的权重,进而使用这些权重生成任意大小的 HR 图像。对于一张低分辨率图像,只需一个模型,Meta-SR 就可对其进行任意倍数的放大。大量详实的实验数据证明了 Meta-Upscale 的优越性。

简介

单一图像超分辨率(single image super-resolution/SISR)旨在把一张较低分辨率(low-resolution/LR)的图像重建为一张自然而逼真的高分辨率(high-resolution/HR)图像,这项技术在城市管理、医疗影像、卫星及航空成像方面有着广泛应用。实际生活中,用户使用 SISR 技术把一张 LR 图像放大为自定义的大小也是一种刚需。正如借助于图像浏览器,用户拖动鼠标可任意缩放一张图像,以查看特定细节。

理论上讲,SR 的缩放因子可以是任意大小,而不应局限于特定的整数。因此,解决 SR 的任意缩放因子问题对于其进一步落地有着重大意义。但并不是针对每个因子训练一个模型,而是一个模型适用所有因子。

众所周知,大多数现有 SISR 方法只考虑一些特定的整数因子(X2, X3, X4),鲜有工作讨论任意缩放因子的问题。一些 SOTA 方法,比如 ESPCNN、EDSR、RDN、RCAN,是借助子像素卷积在网络的最后放大特征图;不幸的是,上述方法不得不针对每个因子设计专门的放大模块;另外,子像素卷积只适用于整数缩放因子。这些不足限制了 SISR 的实际落地。

尽管适当放大输入图像也可实现超分辨率的非整数缩放,但是重复的计算以及放大的输入使得这些方法很是耗时,难以投入实用。有鉴于此,一个解决任意缩放因子的单一模型是必需的,一组针对每一缩放因子的放大滤波器的权重也是必需的。

在元学习的启发下,旷视研究院提出一个动态预测每一缩放因子的滤波器权重的新网络,从而无需为每一缩放因子存储权重,取而代之,存储小的权重预测网络更为方便。旷视研究院将这种方法称之为 Meta-SR,它包含两个模块:特征学习模块和 Meta-Upscale 模块,后者的提出用于替代传统的放大模块。

对于待预测 SR 图像上的每个像素点(i, j),本文基于缩放因子 r 将其投射到 LR 图像上,Meta-Upscale 模块把与坐标和缩放因子相关的向量作为输入,并预测得到滤波器权重。对于待预测 SR 图像上的每个像素点(i, j),LR 图像上相应投影点上的特征和预测得到的权重卷积相乘就能预测出(i, j)的像素值。

Meta-Upscale 模块通过输入一系列与缩放因子及坐标相关的向量,可动态地预测不同数量的卷积滤波器权重。由此,只使用一个模型,Meta-Upscale 模块即可将特征图放大任意缩放因子。该模块可以替代传统放大模块(upscale module)而整合进绝大数现有方法之中。

方法

本节将介绍 Meta-SR 模型架构,如图 1 所示,在 Meta-SR 中,特征学习模块提取低分辨率图像的特征,Meta-Upscale 按照任意缩放因子放大特征图。本文首先介绍 Meta-Upscale,然后再描述 Meta-SR 的细节。

图 1:基于 RDN 的 Meta-SR 实例

Meta-Upscale

给定一张由高分辨(HR)图像 I^HR 缩小得到的低分辨(LR) 的图像 I^LR,SISR 的任务即是生成一张 HR 图像 I^SR,其 ground truth 是 I^HR。

本文选用 RDN 作为特征学习模块,如图 1(b)所示。这里,本文聚焦于 Meta-Upscale 的公式化建模。

令 F^LR 表示由特征学习模块提取的特征,并假定缩放因子是 r。对于 SR 图像上的每个像素(i, j),本文认为它由 LR 图像上像素(i′, j′)的特征与一组相应卷积滤波器的权重所共同决定。从这一角度看,放大模块可视为从 F^LR 到 I^SR 的映射函数。

首先,放大模块应该找到与像素(i, j)对应的像素(i′, j′)。接着,放大模块需要一组特定的滤波器来映射像素(i′, j′)的特征以生成这一像素(i, j)的值。以上可公式化表示为:

由于 SR 图像上的每一像素都对应一个滤波器,对于不同的缩放因子,其卷积滤波器的数量和权重也不同。为解决超分辨率任意缩放因子问题,本文基于坐标信息和缩放因子提出 Meta-Upscale 模块以动态地预测权重 W(i, j)。

本文提出的 Meta-Upscale 模块由三个重要的函数,即 Location Projection、Weight Prediction、Feature Mapping。如图 2 所示,Location Projection 把像素投射到 LR 图像上,即找到与像素(i, j)对应的像素(i′, j′),Weight Prediction 模块为 SR 图像上每个像素预测 对应滤波器的权重,最后,Feature Mapping 函数利用预测得到的权重将 LR 图像的特征映射回 SR 图像空间以计算其像素值。

图 2:当非整数缩放因子 r=1.5 时,如何放大特征图的示意图

  • Location Projection

对于 SR 图像上的每个像素(i, j),Location Projection 的作用是找到与像素(i, j)对应的 LR 图像上的像素(i′, j′)。本文认为,像素(i, j)的值是由像素(i′, j′)的特征所决定。下面的投影算子可映射这两个像素:

Location Projection 本质上是一种 variable fractional stride 机制,这一机制使得基于卷积可以使用任意缩放因子(而不仅限于整数缩放因子)来放大特征图。

  • Weight Prediction

传统的放大模块会为每个缩放因子预定义相应数量的滤波器,并从训练集中学习 W。不同于传统放大模块,Meta-Upscale 借助单一网络为任意缩放因子预测相应数量滤波器的权重,这可表示为:

其中 v_ij 是与 i, j 相关联的向量,也是权重预测网络的输入,其可表示为:

为了同时训练多个缩放因子,最好是将缩放因子添加进 v_ij 以区分不同缩放因子的权重。因此,v_ij 可更好地表示为:

  • Feature Mapping

Location Projection 和 Weight Prediction 之后要做的就是把特征映射到 SR 图像上的像素值。本文选择矩阵乘积作为特征映射函数,表示如下:

Meta-Upscale 模块的算法细节如下图所示:

实验

单一模型任意缩放因子

由于先前不存在类似于 Meta-SR 的方法,本文需要设计若干个 baselines(见图 3),以作对比证明 Meta-SR 的优越性。

图 3 : 本文设计的 baselines

表 1:不同方法的任意放大模块的结果对比

实验结果如表 1 所示。对于双三次插值 baseline,简单地放大 LR 图像并不会给 HR 图像带来纹理或细节。对于 RDN(x1) 和 EDSR(x1),它们在较大的缩放因子上表现欠佳,而且需要提前放大输入,这使得该方法很费时。

对于 RDN(x4) 和 EDSR(x4),当缩放因子接近 1 时,Meta-RDN 与 RDN(x4) (或者 Meta-EDSR 与 EDSR(x4) 之间) 存在着巨大的性能差距。此外,当 r>k 时,EDSR(x4) 和 RDN(x4) 不得不在将其输入网络之前放大 LR 图像。

通过权重预测, Meta-Bicu 和 Meta-SR 可为每个缩放因子学习到最佳滤波器权重,而 BicuConv 则是所有缩放因子共享同一的滤波器权重。实验结果表明 Meta-Bicu 显著优于 BicuConv,从而印证了权重预测模块的优越性。

同时,Meta-RDN 也由于 Meta-Bicu, 这是因为对于在特征图插值,缩放因子越大,有效的 FOV 越小,性能下降越多。但是,在 Meta-SR 中,每个缩放因子具有相同的 FOV。受益于 Meta-Upscale,相较于其他 baselines,Meta-RDN 几乎在所有缩放因子上取得了更优性能。

推理时间

SISR 技术要实现落地,一个重要的因素是推理时间快。本文通过实验计算了 Meta-SR 的每一模块及 baselines 的运行时间,如表 2 所示。

表 2:运行时间对比结果

在表 2 中,FL 表示 Feature Learning 模块,WP 表示 Meta-SR 的 Weight Prediction 模块,Upscale 是 Upscale 模块。测试是跑在 B100 上,测试的缩放因子是 2。

对比 SOTA 方法

本文把新提出的 Meta-Upscale 模块用于替代 RDN 中的传统放大模块,获得 Meta-RDN,并将其与 baseline RDN 进行对比。

值得注意的是,RDN 为每个缩放因子(X2, X3, X4)分别训练了一个特定的模型。本文按照 PSNR、SSIM 指标将 Meta-RDN 与 RDN 在 4 个 数据库上作了对比,结果如表 3 所示:

表 3:当缩放因子为 X2, X3, X4,Meta-RDN 与 RDN 的对比结果

可视化结果

图 4 和图 5 分别给出了一些可视化结果。

图 4:Meta-RDN 方法按照不同缩放因子放大同一张图像的可视化对比结果

图 5:与 4 个 baselines 的可视化对比结果,Meta-RDN 表现最优

结论

旷视研究院提出一个全新的放大模块,称之为 Meta-Upscale,它可通过单一模型解决任意缩放因子的超分辨率问题。针对每个缩放因子,Meta-Upscale 模块可以动态地为放大模块生成一组相应权重。借助特征图与滤波器之间的卷积运算,研究员生成了任意大小的 HR 图像;加之权重预测,进而实现了单一模型解决任意缩放因子的超分辨率问题。值得一提的是,Meta-SR 还可以按照任意缩放因子快速地持续放大同一张图像。

参考文献

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[2]W. Shi, J. Caballero, F. Husza ́r, J. Totz, A. P. Aitken, R. Bishop, D. Rueckert, and Z. Wang. Real-time single im- age and video super-resolution using an efficient sub-pixel convolutional neural network. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2016. 1, 2, 5

[3]K. Zhang, W. Zuo, and L. Zhang. Learning a single convo- lutional super-resolution network for multiple degradations. In The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), June 2018. 1, 5

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[5]Y. Zhang, Y. Tian, Y. Kong, B. Zhong, and Y. Fu. Resid- ual dense network for image super-resolution. In The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2018. 1, 2, 3, 5, 7

本文分享自微信公众号 - AI科技评论(aitechtalk),作者:旷视MEGVII

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原始发表时间:2019-03-29

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