論文の概要: SUNet: Swin Transformer UNet for Image Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.14009v1
• Date: Mon, 28 Feb 2022 18:26:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-01 15:40:29.897921
• Title: SUNet: Swin Transformer UNet for Image Denoising
• Title（参考訳）: SUNet:イメージデノーミングのためのスイニングトランスフォーマーUNet
• Authors: Chi-Mao Fan, Tsung-Jung Liu, Kuan-Hsien Liu
• Abstract要約: 過去数年間、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)がコンピュータビジョンを支配していた。 本稿では,Swin Transformer層を基本ブロックとするSUNetと呼ばれる復元モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.909688694501238
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image restoration is a challenging ill-posed problem which also has been a long-standing issue. In the past few years, the convolution neural networks (CNNs) almost dominated the computer vision and had achieved considerable success in different levels of vision tasks including image restoration. However, recently the Swin Transformer-based model also shows impressive performance, even surpasses the CNN-based methods to become the state-of-the-art on high-level vision tasks. In this paper, we proposed a restoration model called SUNet which uses the Swin Transformer layer as our basic block and then is applied to UNet architecture for image denoising. The source code and pre-trained models are available at https://github.com/FanChiMao/SUNet.
• Abstract（参考訳）: 画像復元は不適切な問題であり、長年の課題でもある。 過去数年間、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)はほとんどコンピュータビジョンを支配しており、画像復元を含む様々なレベルの視覚タスクでかなりの成功を収めた。 しかし最近では、swain transformerベースのモデルも印象的なパフォーマンスを示しており、cnnベースの手法を上回って、ハイレベルなビジョンタスクの最先端技術となっている。 本稿では,swainトランスフォーマー層を基本ブロックとし,unetアーキテクチャに適用した,sunetと呼ばれる復元モデルを提案する。 ソースコードと事前学習されたモデルはhttps://github.com/fanchimao/sunetで入手できる。

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