Paper | Compression artifacts reduction by a deep convolutional network

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这是继SRCNN(超分辨)之后,作者将CNN的战火又烧到了去压缩失真上。我们看看这篇文章有什么至今仍有启发的故事。

贡献:

  1. ARCNN。

  2. 讨论了low-level的迁移学习优势。

1. 故事

现有的(传统的)方法要么只关注去除块效应,要么只关注去模糊,没有能兼得的。后果就是这两种操作相互矛盾,去块效应的同时导致模糊,去模糊的同时导致振铃效应。

作者尝试将3层的SRCNN直接用于去除压缩失真,发现效果不好。作者于是在中间增加了一层,美其名曰“feature enhancement”。

但“deeper is not better”,作者遇到了训练困难。为了解决这一问题,作者尝试了迁移学习。为了更好地迁移学习,作者探索了两种策略:

  1. 高质量压缩模型 迁移至 低质量压缩模型。

  2. 简单标准压缩模型 迁移至 复杂现实压缩模型。

作者声称,这是第一次在low-level视觉任务上研究迁移学习的优势。

2. 方法

一看就懂,4层CNN,虽然每一层的功能命名很花哨。

  • 只在亮度通道操作。

  • ReLU激活,

  • 作者“辩称”:这可不是简单地在三层SRCNN的基础上加一层。如果只是加一层中间层,相当于增强了非线性的回归器。但对于JPEG压缩失真,其难点在于特征提取。因此我们是通过增加一层,增强了特征的提取能力。因此美其名曰“特征增强层”。

  • MSE loss,SGD优化。

  • 在实验中,4层分别有64、32、16和1个滤波器,尺寸分别为9、7、1和5。

3. 实验

我们重点看迁移。

  1. 从浅模型迁移至深模型,比直接训练深模型更好:收敛更快,收敛更好。

  2. 从高质量压缩模型 迁移到 低质量压缩模型,比直接训练 低质量压缩模型 效果更好。

  3. 迁移 高质量压缩模型 到 真实压缩模型(从推特上收集的),比直接训练真实压缩模型更好。此外,迁移低质量压缩模型也不错,但不如高质量的。【这和数据类型有关,不能盖棺定论】

以上迁移后,网络没有冻结的部分。

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