論文の概要: Efficient Non-Local Contrastive Attention for Image Super-Resolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.03794v1
- Date: Tue, 11 Jan 2022 05:59:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-12 18:52:16.698820
- Title: Efficient Non-Local Contrastive Attention for Image Super-Resolution
- Title(参考訳): 超解像に対する効率的な非局所コントラストアテンション
- Authors: Bin Xia, Yucheng Hang, Yapeng Tian, Wenming Yang, Qingmin Liao, Jie
Zhou
- Abstract要約: 非局所的注意(NLA)は、自然画像の内在的特徴相関を利用して、単一画像超解法(SISR)に大きな改善をもたらす。
本稿では,長期視覚モデリングを行い,より関連性の高い非局所的特徴を活用するための,効率的な非局所的コントラスト注意(ENLCA)を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 48.093500219958834
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Non-Local Attention (NLA) brings significant improvement for Single Image
Super-Resolution (SISR) by leveraging intrinsic feature correlation in natural
images. However, NLA gives noisy information large weights and consumes
quadratic computation resources with respect to the input size, limiting its
performance and application. In this paper, we propose a novel Efficient
Non-Local Contrastive Attention (ENLCA) to perform long-range visual modeling
and leverage more relevant non-local features. Specifically, ENLCA consists of
two parts, Efficient Non-Local Attention (ENLA) and Sparse Aggregation. ENLA
adopts the kernel method to approximate exponential function and obtains linear
computation complexity. For Sparse Aggregation, we multiply inputs by an
amplification factor to focus on informative features, yet the variance of
approximation increases exponentially. Therefore, contrastive learning is
applied to further separate relevant and irrelevant features. To demonstrate
the effectiveness of ENLCA, we build an architecture called Efficient Non-Local
Contrastive Network (ENLCN) by adding a few of our modules in a simple
backbone. Extensive experimental results show that ENLCN reaches superior
performance over state-of-the-art approaches on both quantitative and
qualitative evaluations.
- Abstract(参考訳): 非局所的注意(NLA)は、自然画像の内在的特徴相関を利用して、単一画像超解法(SISR)に大きな改善をもたらす。
しかし、NLAはノイズの多い情報を提供し、入力サイズに関して二次計算資源を消費し、その性能と応用を制限する。
本稿では,長期ビジュアルモデリングを行い,より関連性の高い非局所的特徴を活用するための,効率的な非局所的コントラスト注意(ENLCA)を提案する。
具体的には、ENLCAは、効率的な非局所的注意(ENLA)とスパース集約(Sparse Aggregation)の2つの部分から構成される。
ENLAは指数関数を近似するためにカーネル法を採用し、線形計算複雑性を得る。
Sparse Aggregationでは、増幅係数で入力を乗算して情報的特徴にフォーカスするが、近似のばらつきは指数関数的に増加する。
したがって、コントラスト学習は、さらに関係性および無関係な特徴を分離するために適用される。
ENLCAの有効性を示すため,簡単なバックボーンにいくつかのモジュールを追加することで,ENLCN(Efficient Non-Local Contrastive Network)と呼ばれるアーキテクチャを構築した。
実験結果から,ENLCNは定量評価と定性評価の両方において,最先端手法よりも優れた性能を示した。
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