AAAI论文最佳解读|Noise-free Optimization in Early Training Steps for Image Super-Resolution-water-merged

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Noise-Free Optimization in Early Training Steps for Image Super-resolution 图像超分辨率早期训练步骤中的无噪声优化

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论文作者

Min Kyu Lee, Jae-Pil Heo

内容简介

本文探讨了基于深度学习的单图像超分辨率（SISR）方法在训练过程中面临的挑战，尤其是在早期训练步骤中固有噪声对模型稳定性的影响。研究表明，传统的训练方案未能充分考虑图像超分辨率的病态性质，导致训练过程对每个高分辨率（HR）图像样本的依赖性过强，从而引入噪声。为了解决这一问题，本文提出了一种新的优化方法，称为经验质心导向优化（ECO），通过在训练早期去除固有噪声，增强训练的稳定性。实验结果表明，ECO方法在提高模型性能方面具有显著优势，尤其是在训练的早期阶段。

分点关键点

1. 传统训练方案的局限性

   • 传统的SISR训练方法主要通过最小化网络预测图像与给定HR图像之间的像素级距离来进行。然而，这种方法未能考虑到图像超分辨率的病态性质，导致训练过程对每个HR图像样本的依赖性过强，从而引入噪声，影响模型的稳定性。
     

2. 提出的ECO方法

   • ECO方法通过将HR图像分解为最佳质心和固有噪声两个组成部分，提出了一种新的无噪声优化目标。该方法在训练早期有效去除固有噪声，从而提高训练的稳定性和模型的整体性能。

3. 实验结果与分析

   • 实验表明，ECO方法在多个基准测试中相较于传统训练方法表现出更好的性能，尤其是在训练的早期阶段。通过优化损失函数的Lipschitz性，ECO方法能够实现更平滑的优化过程，减少训练中的噪声干扰。

4. 高频监督的平衡

   • 在后期训练中，ECO方法通过引入高频监督来进一步提升模型性能。通过平滑过渡到原始目标函数，ECO方法能够在保持训练稳定性的同时，确保模型能够恢复必要的细节。
     

论文代码

代码链接：https://github.com/2minkyulee/ECO

中文关键词

1. 图像超分辨率
2. 深度学习
3. 无噪声优化
4. 训练稳定性
5. 经验质心导向优化
6. 高频监督

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