論文の概要: Feedback Pyramid Attention Networks for Single Image Super-Resolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.06966v1
- Date: Sun, 13 Jun 2021 11:32:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-15 16:01:13.168524
- Title: Feedback Pyramid Attention Networks for Single Image Super-Resolution
- Title（参考訳）: 単一画像超解像のためのフィードバックピラミッド注意ネットワーク
- Authors: Huapeng Wu, Jie Gui, Jun Zhang, James T. Kwok, Zhihui Wei
- Abstract要約: 特徴の相互依存を完全に活用するためのフィードバックピラミッドアテンションネットワーク(FPAN)を提案する。
本手法では,第1段階の各レイヤの出力を次の状態の対応するレイヤの入力として使用し,以前の低レベルフィルタを再更新する。
本研究では,グローバルな文脈情報を異なるスケールでモデル化するピラミッド非局所構造を導入し,ネットワークの識別表現を改善する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.58180059860872
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, convolutional neural network (CNN) based image super-resolution
(SR) methods have achieved significant performance improvement. However, most
CNN-based methods mainly focus on feed-forward architecture design and neglect
to explore the feedback mechanism, which usually exists in the human visual
system. In this paper, we propose feedback pyramid attention networks (FPAN) to
fully exploit the mutual dependencies of features. Specifically, a novel
feedback connection structure is developed to enhance low-level feature
expression with high-level information. In our method, the output of each layer
in the first stage is also used as the input of the corresponding layer in the
next state to re-update the previous low-level filters. Moreover, we introduce
a pyramid non-local structure to model global contextual information in
different scales and improve the discriminative representation of the network.
Extensive experimental results on various datasets demonstrate the superiority
of our FPAN in comparison with the state-of-the-art SR methods.
- Abstract（参考訳）: 近年,畳み込みニューラルネットワーク (CNN) に基づく画像超解像 (SR) 法は,大幅な性能向上を実現している。
しかし、cnnベースの手法の多くはフィードフォワードアーキテクチャの設計に重点を置いており、通常人間の視覚システムに存在するフィードバック機構の探索を怠っている。
本稿では,特徴の相互依存を完全に活用するためのフィードバックピラミッドアテンションネットワーク(FPAN)を提案する。
具体的には,高レベル情報を用いた低レベル特徴表現を強化するために,新しいフィードバック接続構造を開発した。
本手法では,第1段階の各レイヤの出力を次の状態の対応するレイヤの入力として使用し,以前の低レベルフィルタを再更新する。
さらに,グローバルコンテキスト情報を異なるスケールでモデル化するピラミッド型非局所構造を導入し,ネットワークの識別表現を改善した。
各種データセットに対する大規模な実験結果から, 最先端SR法と比較してFPANの優位性が示された。
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