DiffBIRのトレーニング方法を詳しく解説
DiffBIRが採用している2段階の学習スキームが、その性能の優位性の技術的基礎となっている。第一段階（train_stage1.py）では、事前学習に約500万画像の混合データセットを使用し、画像のベースとなる特徴表現を学習します。第2段階（train_stage2.py）では、特定の劣化タイプに対して微調整が行われます。このプロセスは、通常8GPUで2～4日間かけて分散学習されます。
トレーニングプロセスにおける技術革新は、主に1)漸進的学習率スケジューリング戦略、2)重み付き損失関数の動的バランス調整メカニズム、3)敵対的トレーニングと知覚的損失の併用に反映されている。実験データによれば、この段階的アプローチは、エンド・ツー・エンドのトレーニングと比較して、PSNRメトリクスにおいて平均1.2dBの優位性がある。
プロジェクトで提供されるtrain_stage1.yamlとtrain_stage2.yaml設定ファイルには、完全なハイパーパラメータ設定が含まれており、ユーザは自分のデータセットの特徴に応じて適応させることができる。特に、このシステムはTRANSFER LEARNINGをサポートしており、効果的なモデル適応のために必要なドメイン固有の画像はわずか1000枚程度です。
この答えは記事から得たものである。DiffBIR：画質向上のためのインテリジェント修復ツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " DiffBIR の 2 段階トレーニング戦略により、信頼性の高いモデル性能を実現
