論文の概要: CSformer: Bridging Convolution and Transformer for Compressive Sensing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.15299v1
- Date: Fri, 31 Dec 2021 04:37:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-03 15:51:23.028835
- Title: CSformer: Bridging Convolution and Transformer for Compressive Sensing
- Title（参考訳）: CSformer:圧縮センシングのためのブリッジングコンボリューションとトランスフォーマー
- Authors: Dongjie Ye, Zhangkai Ni, Hanli Wang, Jian Zhang, Shiqi Wang, Sam Kwong
- Abstract要約: 本稿では,CNNからの詳細な空間情報を活用するためのハイブリッドフレームワークと,表現学習の強化を目的としたトランスフォーマーが提供するグローバルコンテキストを統合することを提案する。
提案手法は、適応的なサンプリングとリカバリからなるエンドツーエンドの圧縮画像センシング手法である。
実験により, 圧縮センシングにおける専用トランスアーキテクチャの有効性が示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.22377493627687
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Convolution neural networks (CNNs) have succeeded in compressive image
sensing. However, due to the inductive bias of locality and weight sharing, the
convolution operations demonstrate the intrinsic limitations in modeling the
long-range dependency. Transformer, designed initially as a
sequence-to-sequence model, excels at capturing global contexts due to the
self-attention-based architectures even though it may be equipped with limited
localization abilities. This paper proposes CSformer, a hybrid framework that
integrates the advantages of leveraging both detailed spatial information from
CNN and the global context provided by transformer for enhanced representation
learning. The proposed approach is an end-to-end compressive image sensing
method, composed of adaptive sampling and recovery. In the sampling module,
images are measured block-by-block by the learned sampling matrix. In the
reconstruction stage, the measurement is projected into dual stems. One is the
CNN stem for modeling the neighborhood relationships by convolution, and the
other is the transformer stem for adopting global self-attention mechanism. The
dual branches structure is concurrent, and the local features and global
representations are fused under different resolutions to maximize the
complementary of features. Furthermore, we explore a progressive strategy and
window-based transformer block to reduce the parameter and computational
complexity. The experimental results demonstrate the effectiveness of the
dedicated transformer-based architecture for compressive sensing, which
achieves superior performance compared to state-of-the-art methods on different
datasets.
- Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は圧縮イメージセンシングに成功している。
しかしながら、局所性と重みの共有の帰納的バイアスのため、畳み込み操作は長距離依存性のモデリングにおいて固有の制限を示す。
当初シーケンシャル・ツー・シーケンス・モデルとして設計されたtransformerは、限定的なローカライズ機能を備えていても、セルフ・アテンション・ベースのアーキテクチャによるグローバル・コンテクストのキャプチャに優れている。
本稿では,cnnからの詳細な空間情報と,トランスフォーマによって提供されるグローバルコンテキストを併用して表現学習の強化を実現するハイブリッドフレームワークcsformerを提案する。
提案手法は適応的なサンプリングとリカバリからなるエンドツーエンドの圧縮画像センシング手法である。
サンプリングモジュールでは、画像は学習したサンプリング行列によってブロック単位で測定される。
再建段階では、測定は二重茎に投影される。
1つは畳み込みによって近隣関係をモデル化するcnnのstemと、もう1つはグローバル・セルフ・アテンション・メカニズムを採用するトランスフォーマーのstemである。
双対分岐構造は並列であり、局所的な特徴と大域的な表現は異なる解像度で融合され、特徴の補完を最大化する。
さらに,プログレッシブストラテジーとウィンドウベースのトランスフォーマーブロックを探索し,パラメータと計算複雑性を低減した。
実験結果は, 圧縮センシングのための専用変圧器アーキテクチャの有効性を実証するものである。
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