JPEG 형식에 있는 motion blur image는 motion blur 와 JPEG artifacts를 모두 가지고 있다.
그래서 blurred되었으면서 JPEG-compressed된 이미지는 복원하기가 어렵다.
JPEG artifacts 예시. 노이즈같은게 보인다
이 문제를 해결하기 위해 두가지 방법을 제안
wide receptive field and channel attention network : WRCAN
: 큰 receptive field를 사용하고, 피쳐맵 채널간의 interdependencies( 상호 관계 ) 를 고려한다
JPEG auto-encoder loss
: WRCAN이 JPEG compression artifacts 의 prior knowledge를 배울 수 있도록 해준다. 그로인해 WRCAN이 JPEG-compressed images로부터 original image를 효과적으로 복원할 수 있도록 해준다
제안된 방법은 Image Deblurring Track 2 JPEG 아티팩트에 대한 NTIRE 2021 워크숍 챌린지에 참여하여 JPEG-compressed REDS dataset에서 평가됩니다. 제안된 손실로 훈련된 WRCAN은 REDS 테스트 세트에서 29.60dB의 출력으로 3위를 차지했으며, 이는 제안된 방법이 최첨단 결과를 제공한다는 것을 나타냅니다.
전체적인 구조
pixel shuffle?
전체적인 구조
Unet구조를 베이스로 따른다
따라서 pooling operation 덕분에 감소된 연산수로 상당한 수의 파라미터를 다룬다
게다가 WRCAN은 output image를 skip connection을 통해 높은 해상도의 input이미지의 context를 포착해 정확히 localize 한다.
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Wide receptive residual block with channel attention (WRCA)
WRCAN의 RG(Residual Group)를 구성하는 basic block인 WRCA에 대해 다룸
WRCA의 목적은 WRCAN이 큰 receptive field에서 피쳐를 뽑고, 그렇게 추출된 피쳐에서 중요한 채널을 강조하도록 하기 위한 것이다