Learning Continuous Image Representation with Local Implicit Image Function

本文主要是介绍Learning Continuous Image Representation with Local Implicit Image Function，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

• CVPR2021
• https://github.com/yinboc/liif

1. 问题引入

• 图像普遍都是使用像素来表示的，而现实世界是连续的，所以本文借鉴3D中neural implicit representation的思想，以连续的方式表示图像；
• 模型输入坐标值和坐标附近的特征，得到该坐标处的像素值，而坐标是连续的，从而得以连续的表示图像；
• 因为连续的特性，使得可以以任意scale来完成超分辨率的任务；

2. 方法

• 本文中一张连续图片$I^{(i)}$由2d的feature map $M^{(i)}\in {\mathbb{R}}^{H\times W\times D}$和decoding function $f_{\theta }$组成，其中$s=f_{\theta }(z,x)$，$s$表示像素值，$z$表示某坐标的feature vector，$x$表示坐标，对于某点的连续图像上指定坐标点$x_q$的像素值的求取分两种情况：
  – 没有local ensemble，$I^{(i)}(x_q)=f_{\theta }(z^{\ast },x_q-v^{\ast })$，其中$z^{\ast }$表示离所求点最近的feature vector，$v^{\ast }$是对应的坐标；
  – 有local ensemble，主要是上面那种求解方法会导致对于求解的点对应的latent code vector在中间线突变的情况，所以采取的类似于差值的操作： I ( i ) ( x q ) = ∑ t ∈ { 00 , 01 , 10 , 11 } S t S ⋅ f θ ( z ∗ , x q − v ∗ ) I^{(i)}(x_q) = \sum_{t\in\{00,01,10,11\}}\frac{S_t}{S}\cdot f_\theta(z^*,x_q-v^*) I(i)(xq​)=∑t∈{00,01,10,11}​SSt​​⋅fθ​(z∗,xq​−v∗)，也就是距离所求点的左上、左下、右上、右下四个点求像素值然后做加权和，其权值是所求点和当前点所围矩形的对角矩形的面积，权值进行了归一化，这样就是距离所求点越近的点的权重越大；下面两点式对模型的两点补充；
• 为了丰富latent code包含的信息，进行了feature unfolding的操作，使得$M^{(i)}\to {\hat{M}}^{(i)}$，现在的latent code是原来latent code $3\times 3$范围内的latent code的拼接： M ^ j k ( i ) = C o n c a t ( { M j + l , k + m ( i ) } l , m ∈ { − 1 , 0 , 1 } ) \widehat{M}^{(i)}_{jk} = Concat(\{{M}^{(i)}_{j+l,k+m}\}_{l,m\in \{-1,0,1\}}) M jk(i)​=Concat({Mj+l,k+m(i)​}l,m∈{−1,0,1}​)；边缘补0；
• 在预测某个坐标点的像素值的时候，只给定坐标值，此时忽略了像素的尺寸，所以还加上cell decoding操作，将原来的decoding操作变为$s=f_{cell}(z,[x,c])$
• 模型的训练：首先有一张高分的图片，作为gt，得到的有$x_{hr},s_{hr}$，然后随机选择一个scale，对高分图片进行降采样得到模型的输入；模型包含两部分，encoder $E_{\psi }$，将降采样之后的图片编码得到其LIIF表示，还有是$f_{\theta }$是一个mlp；有了坐标$x_{hr}$和latent code之后经过$f_{\theta }$得到预测的像素值，和真实的像素值计算损失；
  

3. 实验

• 数据集：训练（DIV2K dataset），评测（DIV2K dataset，Set5, Set14, B100, Urban100）；
• 评测的时候除了评测scale 1x-4x的，还评测了训练中没有的6x-30x，主要对比的方法是MetaSR；
• 实现细节：输入固定为$48\times 48$，假设bs为$B$，那么采样$B$个scale $r_{1\sim B}$，之后再原高分图上crop出 { 48 r i × 48 r i } i = 1 B \{48r_i\times 48r_i\}^B_{i=1} {48ri​×48ri​}i=1B​个对应的高分图像作为gt，对于bs的每一项，都采样$48^2$个sample来计算损失；

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