論文の概要: Light Field Image Super-Resolution with Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.07597v1
• Date: Tue, 17 Aug 2021 12:58:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-18 17:27:04.115295
• Title: Light Field Image Super-Resolution with Transformers
• Title（参考訳）: 変圧器を用いた光電界画像超解像
• Authors: Zhengyu Liang, Yingqian Wang, Longguang Wang, Jungang Yang, Shilin Zhou
• Abstract要約: CNNに基づく手法は、LF画像SRにおいて顕著な性能を達成した。 LF画像SRのための簡易だが効果的なトランスフォーマー方式を提案する。 本手法は,モデルサイズが小さく,計算コストが低く,優れたSR性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.104338786168324
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Light field (LF) image super-resolution (SR) aims at reconstructing high-resolution LF images from their low-resolution counterparts. Although CNN-based methods have achieved remarkable performance in LF image SR, these methods cannot fully model the non-local properties of the 4D LF data. In this paper, we propose a simple but effective Transformer-based method for LF image SR. In our method, an angular Transformer is designed to incorporate complementary information among different views, and a spatial Transformer is developed to capture both local and long-range dependencies within each sub-aperture image. With the proposed angular and spatial Transformers, the beneficial information in an LF can be fully exploited and the SR performance is boosted. We validate the effectiveness of our angular and spatial Transformers through extensive ablation studies, and compare our method to recent state-of-the-art methods on five public LF datasets. Our method achieves superior SR performance with a small model size and low computational cost.
• Abstract（参考訳）: light field (lf) image super- resolution (sr) は低解像度の画像から高解像度のlf画像を再構成することを目的としている。 CNNに基づく手法は、LF画像SRにおいて顕著な性能を達成しているが、4次元LFデータの非局所特性を完全にモデル化することはできない。 本稿では,lf画像srの簡易かつ効果的な変圧器ベース手法を提案する。 本手法では,異なるビュー間で補完情報を組み込むために角変換器を設計し,各サブアパーチャ画像内の局所的および長距離的依存関係をキャプチャする空間変換器を開発した。 提案した角変換器と空間変換器により、LFの有益な情報を十分に活用でき、SR性能が向上する。 広汎なアブレーション研究により角変換器と空間変換器の有効性を検証し、5つの公開LFデータセット上の最新の最先端手法と比較した。 本手法は,モデルサイズが小さく,計算コストが低く,優れたSR性能を実現する。

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