論文の概要: Hybrid Pixel-Unshuffled Network for Lightweight Image Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.08921v1
• Date: Wed, 16 Mar 2022 20:10:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-18 14:45:23.527109
• Title: Hybrid Pixel-Unshuffled Network for Lightweight Image Super-Resolution
• Title（参考訳）: 軽量画像超解像のためのハイブリッド画素非シャッフルネットワーク
• Authors: Bin Sun, Yulun Zhang, Songyao Jiang, and Yun Fu
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は画像超解像(SR)において大きな成功を収めた ほとんどのディープCNNベースのSRモデルは、高い性能を得るために大量の計算を処理している。 SRタスクに効率的かつ効果的なダウンサンプリングモジュールを導入することで,HPUN(Hybrid Pixel-Unshuffled Network)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.54162195322246
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Convolutional neural network (CNN) has achieved great success on image super-resolution (SR). However, most deep CNN-based SR models take massive computations to obtain high performance. Downsampling features for multi-resolution fusion is an efficient and effective way to improve the performance of visual recognition. Still, it is counter-intuitive in the SR task, which needs to project a low-resolution input to high-resolution. In this paper, we propose a novel Hybrid Pixel-Unshuffled Network (HPUN) by introducing an efficient and effective downsampling module into the SR task. The network contains pixel-unshuffled downsampling and Self-Residual Depthwise Separable Convolutions. Specifically, we utilize pixel-unshuffle operation to downsample the input features and use grouped convolution to reduce the channels. Besides, we enhance the depthwise convolution's performance by adding the input feature to its output. Experiments on benchmark datasets show that our HPUN achieves and surpasses the state-of-the-art reconstruction performance with fewer parameters and computation costs.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(cnn)は、画像スーパーレゾリューション(sr)で大きな成功を収めている。 しかし、cnnベースのほとんどのsrモデルは、高い性能を得るために大規模な計算を必要とする。 マルチレゾリューション・フュージョンのためのダウンサンプリング機能は、視覚認識の性能を向上させる効率的かつ効果的な方法である。 それでも、高解像度に低解像度の入力を投影する必要があるSRタスクでは直感に反する。 本稿では,SRタスクに効率的かつ効果的なダウンサンプリングモジュールを導入することで,HPUN(Hybrid Pixel-Unshuffled Network)を提案する。 ネットワークには、ピクセルアンシャッフルダウンサンプリングとセルフレゾルデプスワイド分離コンボリューションが含まれている。 具体的には,画素アンシャッフル操作を用いて入力特徴のサンプル化を行い,グループ化畳み込みを用いてチャネルを縮小する。 さらに,入力特徴を出力に付加することにより,深部畳み込み性能を向上させる。 ベンチマークデータセットを用いた実験により,HPUNはパラメータや計算コストを少なくして,最先端の再構築性能を達成し,達成していることがわかった。

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