論文の概要: Spectral Compressive Imaging Reconstruction Using Convolution and Contextual Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.05768v4
• Date: Sun, 2 Jul 2023 06:44:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-04 16:27:47.223067
• Title: Spectral Compressive Imaging Reconstruction Using Convolution and Contextual Transformer
• Title（参考訳）: 畳み込みとコンテクストトランスを用いたスペクトル圧縮画像再構成
• Authors: Lishun Wang, Zongliang Wu, Yong Zhong, Xin Yuan
• Abstract要約: 本稿では,CCoT(Contextual Transformer)ブロックというハイブリッドネットワークモジュールを提案する。 提案したCCoTブロックを,一般化された交互投影アルゴリズムに基づく深層展開フレームワークに統合し,さらにGAP-CTネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.929652454131988
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spectral compressive imaging (SCI) is able to encode the high-dimensional hyperspectral image to a 2D measurement, and then uses algorithms to reconstruct the spatio-spectral data-cube. At present, the main bottleneck of SCI is the reconstruction algorithm, and the state-of-the-art (SOTA) reconstruction methods generally face the problem of long reconstruction time and/or poor detail recovery. In this paper, we propose a novel hybrid network module, namely CCoT (Convolution and Contextual Transformer) block, which can acquire the inductive bias ability of convolution and the powerful modeling ability of transformer simultaneously,and is conducive to improving the quality of reconstruction to restore fine details. We integrate the proposed CCoT block into deep unfolding framework based on the generalized alternating projection algorithm, and further propose the GAP-CCoT network. Through the experiments of extensive synthetic and real data, our proposed model achieves higher reconstruction quality ($>$2dB in PSNR on simulated benchmark datasets) and shorter running time than existing SOTA algorithms by a large margin. The code and models are publicly available at https://github.com/ucaswangls/GAP-CCoT.
• Abstract（参考訳）: スペクトル圧縮イメージング(SCI)は、高次元のハイパースペクトル画像を2次元計測にエンコードし、アルゴリズムを用いてスペクトルデータキューブを再構成する。 現在、SCIの主なボトルネックは再構成アルゴリズムであり、現状のSOTA (State-of-the-art Restruction Method) は、一般に長い復元時間や細部回復の問題に直面している。 本稿では,畳み込みのインダクティブバイアス能力とトランスフォーマの強力なモデリング能力を同時に得ることができる新しいハイブリッドネットワークモジュールであるccot(convolution and context transformer)ブロックを提案する。 提案したCCoTブロックを一般化された交互投影アルゴリズムに基づく深層展開フレームワークに統合し,さらにGAP-CCoTネットワークを提案する。 大規模な合成データと実データを用いた実験により,提案モデルでは,既存のSOTAアルゴリズムよりも高い再現性(PSNRでは2dB)と実行時間の短縮を実現している。 コードとモデルはhttps://github.com/ucaswangls/GAP-CCoT.comで公開されている。

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