Fugu-MT 論文翻訳(概要): Progressive Multi-Scale Residual Network for Single Image Super-Resolution

論文の概要: Progressive Multi-Scale Residual Network for Single Image Super-Resolution

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.09552v3
Date: Tue, 17 Nov 2020 16:57:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-09 00:44:28.228201
Title: Progressive Multi-Scale Residual Network for Single Image Super-Resolution
Title（参考訳）: 単一画像超解像のためのプログレッシブマルチスケール残差ネットワーク
Authors: Yuqing Liu and Xinfeng Zhang and Shanshe Wang and Siwei Ma and Wen Gao
Abstract要約: マルチスケール畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、単一画像超解像(SISR)において大きな成功を収めた最近のマルチスケールネットワークは、通常、異なる大きさのフィルタで階層的な探索を構築することを目的としている。本稿では,マルチスケール探索を逐次的に変換し,SISR問題に対するプログレッシブ・マルチスケール残差ネットワーク(PMRN)を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 83.70890515772456
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Multi-scale convolutional neural networks (CNNs) achieve significant success in single image super-resolution (SISR), which considers the comprehensive information from different receptive fields. However, recent multi-scale networks usually aim to build the hierarchical exploration with different sizes of filters, which lead to high computation complexity costs, and seldom focus on the inherent correlations among different scales. This paper converts the multi-scale exploration into a sequential manner, and proposes a progressive multi-scale residual network (PMRN) for SISR problem. Specifically, we devise a progressive multi-scale residual block (PMRB) to substitute the larger filters with small filter combinations, and gradually explore the hierarchical information. Furthermore, channel- and pixel-wise attention mechanism (CPA) is designed for finding the inherent correlations among image features with weighting and bias factors, which concentrates more on high-frequency information. Experimental results show that the proposed PMRN recovers structural textures more effectively with superior PSNR/SSIM results than other small networks. The extension model PMRN$^+$ with self-ensemble achieves competitive or better results than large networks with much fewer parameters and lower computation complexity.
Abstract（参考訳）: マルチスケール畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、異なる受容領域からの包括的情報を考慮した単一画像超解像(SISR)において、大きな成功を収めている。しかし、近年のマルチスケールネットワークは通常、異なる大きさのフィルタで階層的な探索を構築することを目的としており、計算複雑性のコストが高く、異なるスケール間の固有の相関にはほとんど注目しない。本稿では,マルチスケール探索を逐次的に変換し,SISR問題に対するプログレッシブ・マルチスケール残差ネットワーク(PMRN)を提案する。具体的には、より大きなフィルタを小さなフィルタの組み合わせで置き換えるプログレッシブマルチスケール残差ブロック(pmrb)を考案し、階層的情報を徐々に探究する。さらに,重み付けやバイアス要因による画像特徴の関連性を見出すために,CPA(Channel- and pixel-wise attention mechanism)が設計されている。実験の結果,提案したPMRNは,他の小型ネットワークよりも優れたPSNR/SSIM結果により,構造的テクスチャをより効率的に回収できることがわかった。拡張モデル pmrn$^+$ with self-ensemble は、パラメータがはるかに少なく計算の複雑さが低い大規模ネットワークに比べて、競合性や優れた結果をもたらす。

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