論文の概要: MPRNet: Multi-Path Residual Network for Lightweight Image Super Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.04566v1
• Date: Mon, 9 Nov 2020 17:11:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-28 02:12:43.474990
• Title: MPRNet: Multi-Path Residual Network for Lightweight Image Super Resolution
• Title（参考訳）: MPRNet:軽量画像超解像のためのマルチパス残像ネットワーク
• Authors: Armin Mehri, Parichehr B.Ardakani, Angel D.Sappa
• Abstract要約: 軽量SRにおけるSOTA性能を向上させる軽量超解像ネットワークを提案する。 提案アーキテクチャには新たなアテンション機構であるTwo-Fold Attention Moduleが含まれており,モデルの表現能力を最大化することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3576437999036473
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Lightweight super resolution networks have extremely importance for real-world applications. In recent years several SR deep learning approaches with outstanding achievement have been introduced by sacrificing memory and computational cost. To overcome this problem, a novel lightweight super resolution network is proposed, which improves the SOTA performance in lightweight SR and performs roughly similar to computationally expensive networks. Multi-Path Residual Network designs with a set of Residual concatenation Blocks stacked with Adaptive Residual Blocks: ($i$) to adaptively extract informative features and learn more expressive spatial context information; ($ii$) to better leverage multi-level representations before up-sampling stage; and ($iii$) to allow an efficient information and gradient flow within the network. The proposed architecture also contains a new attention mechanism, Two-Fold Attention Module, to maximize the representation ability of the model. Extensive experiments show the superiority of our model against other SOTA SR approaches.
• Abstract（参考訳）: 軽量超解像ネットワークは現実世界のアプリケーションにとって極めて重要である。 近年、記憶と計算コストを犠牲にすることで、卓越した実績を持つSRディープラーニングアプローチがいくつか導入されている。 この問題を解決するために,軽量srにおけるsota性能を向上し,計算コストの高いネットワークとほぼ同様の性能を実現する,新しい軽量スーパーレゾリューションネットワークを提案する。 適応的な残差ブロックを積み重ねたマルチパス残差ネットワーク設計:(i$) 情報的特徴を適応的に抽出し、より表現力のある空間的コンテキスト情報を学ぶ;(ii$) アップサンプリングステージの前にマルチレベル表現をよりよく活用する;(iii$) ネットワーク内の効率的な情報と勾配フローを可能にする。 提案アーキテクチャには新たなアテンション機構であるTwo-Fold Attention Moduleが含まれており,モデルの表現能力を最大化することができる。 我々のモデルが他のSOTA SRアプローチよりも優れていることを示す大規模な実験を行った。

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