Development Of New Fractal And Non-Fractal Deep Residual Networks For Deblocking Of Jpeg Decompressed Images
Notice bibliographique
Résumé
The JPEG compression scheme introduces blocking artifacts when the images are decompressed. JPEG image deblocking schemes based on deep neural networks map a JPEG decompressed image to its corresponding deblocked image. Employing a residual block that is capable of generating a rich set of high frequency residual features in a deep JPEG image deblocking network can improve its representational capability, and therefore, enhance the network performance. In this paper, we propose two residual blocks that generate rich high frequency residual features. The first residual block generates features from the high frequency component of its input signal in addition to generating conventional hierarchical residual features using convolutional operations. The second one is a fractal residual block that is developed by replacing the conventional convolutions in the first block by the block itself. The two proposed residual blocks are, respectively, used in recursive (non-fractal) and non-recursive (fractal) neural networks for the task of JPEG deblocking. The results of the experiments performed on the two proposed deblocking networks show their performance superiority over the respective state-of-the-art deblocking networks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».