|小哥质疑谷歌顶会论文有错 并且拿出了复现代码来证明
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来源:量子位(ID:QbitAI)
文/萧箫 发自 凹非寺
景色很好看 , 可是手机相机分辨率太低 , 照不出清晰的照片?
没关系 , 试试这个超分辨率算法 , 让AI“自动”帮你调整分辨率 。
经过算法调整后 , 照片几乎立刻就清晰了数倍 , 连角落里模糊的文字都看得清:
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这是来自谷歌的一个手机超分辨率算法 , 此前登上过SIGGRAPH 2019顶会 , 阐述的是自家手机Pixel 3中使用的超分技术 。
现在 , 这个算法确实被复现了出来 , 然而 , 方法却与论文不全一致(复现的作者Michael Kunz认为 , 论文有些地方写错了) 。
来看看这是怎么回事 。
多帧合一帧 , 效果更清晰
论文中 , 这个用手机实现超分辨率的原理 , 是这样的:
在用手机拍照的过程中 , 手部会出现轻微的震颤 。
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△手抖示例
这导致在连续拍摄同一景象的过程中 , 每张照片都会有一个微小的偏移量 , 这些小偏移量 , 恰好能提供超分辨率所需要的亚像素信息 。
然后 , 将这些彼此之间略有差异的图像帧 , 进行对齐、融合 , 就可以得到一张每个像素位置都有红、绿、蓝三通道值的图像 。
具体算法是这样的:
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首先 , 获取多帧RAW图像;然后 , 选择其中一帧作为基准帧 , 其余图像进行局部对齐 , 并通过核回归 , 估计每一帧对结果的局部贡献度;最后 , 分成RGB三种颜色通道 , 将贡献进行叠加 。
在训练过程中 , 图像的局部特征会对核形状进行调整 , 并对采样值进行加权 。
最后 , 对每个颜色通道进行归一化 , 获得最后的RGB图像 。
整体来说 , 就是用多帧融合算法 , 代替了去马赛克的传统超分辨率算法 。
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然而 , 听起来非常完美的算法 , 有人在复现的过程中 , 却发现了一些问题 。
实际复现并不容易
项目的作者表示 , 在复现这篇论文的过程中 , 发现了一些bug , 但目前论文原作者、发行方都还没回应他 。
再来看看这个算法:
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首先 , 在图像帧的获取上 , 如果采用谷歌相机的单反模式进行拍摄 , 由于时间间隔较长 , 手部产生的“震颤”可能比想象得大 , 需要再通过全局的预对齐来弥补缺陷 。
然后 , 主要的问题出在b、c两个步骤上 。
第一个不准确的问题 , 是具体采用的帧数 。 论文表明“通过分析每个帧的局部梯度结构张量 , 来计算核的协方差矩阵” , 然而作者发现 , 对每一帧都这样操作其实毫无意义 。
作者放弃了像论文所述那样进行采样 , 选择了5×5而非3×3的核 , 并对梯度进行了高斯平滑 , 在全分辨率下计算每个像素的结构张量 。
此外 , 则是步骤d的情况 , 经过长时间曝光的图像 , 包含许多低频噪声 , 使得精确跟踪无法实现 。 因此 , 作者在跟踪步骤前面还加入了一个高通滤波器 。
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【|小哥质疑谷歌顶会论文有错 并且拿出了复现代码来证明】图7/14
然而 , 论文却完全没有提到“高通滤波器”这种东西 。
到了步骤e和f , 谷歌论文的作者用了一个专业术语“Wiener shrinkage”, 但这个术语在引用论文中完全没有出现 , 无法得知具体含义 。
因此 , 复现的作者 , 只能根据自己的猜测 , 结合引用的论文来复现 。
其他还有一些细节上的错误 , 例如把公式搞错了的情况也有发生:
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好在 , 最后他还是将这篇论文复现了出来:
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而且做成了一个完整的项目 , 来看看具体效果 。
具体效果
先来看看论文中所展示的效果 , 看上去还是非常不错的:
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不仅噪点去除了不少 , 边缘也很平滑 , 没有放大后物体轮廓凸显的棱角 。
而且 , 看起来也比其他的论文算法要更好:
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那么 , 实际上复现出来的效果如何呢?
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整体好像不太看得出效果 , 放大一点试试:
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单栋大楼的窗子确实清晰了不少 , 原本是模糊一片 , 现在几乎能数得出数量了 。
不过 , 相比于论文中的效果 , 复现出来的实际结果 , 似乎并没有那么“完美” 。
但用来拍摄风景 , 效果还挺好:
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拍照如果手抖的话 , 可以将它装到手机里试一试了~
项目地址:
https://github.com/kunzmi/ImageStackAlignator
论文地址:
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3306346.3323024
(声明:本文仅代表作者观点 , 不代表新浪网立场 。 )
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