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Conference papers

Réseaux de Neurones Multi-Echelle pour la Super-Résolution Stylisée

Thibault Durand 1 David Tschumperlé 1 Julien Rabin 1
1 Equipe Image - Laboratoire GREYC - UMR6072
GREYC - Groupe de Recherche en Informatique, Image et Instrumentation de Caen
Résumé : Les algorithmes de Super-Résolution (SR) pour le traitement d’images ont beaucoup progressé ces dernières années. L’utilisation de réseaux convolutifs profonds fournit actuellement les résultats les plus impressionnants. Cependant, tr`es peu de ces techniques sont utilisées en pratique dans des logiciels d’infographie, du fait de pré-requis tech- niques importants (taille des réseaux en mémoire, calculs nécessitant des GPUs), mais aussi parce que l’utilisateur n’a que tr`es peu de contrôle sur le résultat généré. Pour pallier ces problèmes, nous proposons une approche de super-résolution en deux temps, baptisée Super-Résolution stylisée , qui repose sur une architecture multi-échelle composée de branches convolutives parallèles et indépendantes pour la génération d’images. Notre contribution est ainsi double, avec la description : i. d’un réseau léger inspiré des méthodes de filtrage classiques de traitement d’images, facilement utilisable sur des systèmes sans GPU et à capacité mémoire limitée ; ii. d’un réseau polyvalent et personnalisable, autorisant un contrôle fin de la stylisation du rendu.
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03339663
Contributor : Ccsd Sciencesconf.Org Connect in order to contact the contributor
Submitted on : Thursday, September 9, 2021 - 3:41:16 PM
Last modification on : Tuesday, October 12, 2021 - 5:07:19 PM

File

Durand_Rabin_Tschumperle_Orasi...
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Identifiers

  • HAL Id : hal-03339663, version 1

Citation

Thibault Durand, David Tschumperlé, Julien Rabin. Réseaux de Neurones Multi-Echelle pour la Super-Résolution Stylisée. ORASIS 2021, Centre National de la Recherche Scientifique [CNRS], Sep 2021, Saint Ferréol, France. ⟨hal-03339663⟩

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