論文の概要: VDTR: Video Deblurring with Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.08023v1
• Date: Sun, 17 Apr 2022 14:22:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-19 16:06:09.511164
• Title: VDTR: Video Deblurring with Transformer
• Title（参考訳）: VDTR: トランスフォーマーによるビデオの劣化
• Authors: Mingdeng Cao, Yanbo Fan, Yong Zhang, Jue Wang, Yujiu Yang
• Abstract要約: ビデオブレアリングは、挑戦的な時間的モデリングプロセスのため、未解決の問題である。 本稿では,トランスフォーマービデオの導出に適応する有効なトランスフォーマーモデルであるVDTRを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.20183395758706
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video deblurring is still an unsolved problem due to the challenging spatio-temporal modeling process. While existing convolutional neural network-based methods show a limited capacity for effective spatial and temporal modeling for video deblurring. This paper presents VDTR, an effective Transformer-based model that makes the first attempt to adapt Transformer for video deblurring. VDTR exploits the superior long-range and relation modeling capabilities of Transformer for both spatial and temporal modeling. However, it is challenging to design an appropriate Transformer-based model for video deblurring due to the complicated non-uniform blurs, misalignment across multiple frames and the high computational costs for high-resolution spatial modeling. To address these problems, VDTR advocates performing attention within non-overlapping windows and exploiting the hierarchical structure for long-range dependencies modeling. For frame-level spatial modeling, we propose an encoder-decoder Transformer that utilizes multi-scale features for deblurring. For multi-frame temporal modeling, we adapt Transformer to fuse multiple spatial features efficiently. Compared with CNN-based methods, the proposed method achieves highly competitive results on both synthetic and real-world video deblurring benchmarks, including DVD, GOPRO, REDS and BSD. We hope such a Transformer-based architecture can serve as a powerful alternative baseline for video deblurring and other video restoration tasks. The source code will be available at \url{https://github.com/ljzycmd/VDTR}.
• Abstract（参考訳）: ビデオのデブロアリングは、時空間モデリングの困難なプロセスのため、未解決の問題である。 既存の畳み込みニューラルネットワークベースの手法では、ビデオデブラリングの有効な空間的および時間的モデリング能力は限られている。 本稿では,ビデオデブロアにトランスフォーマーを適応させる試みを初めて行う,効果的なトランスフォーマーベースモデルであるVDTRを提案する。 vdtrは、空間的および時間的モデリングの両方においてトランスフォーマの優れた長距離および関係モデリング能力を利用する。 しかし,複雑な不均一なボケや複数フレーム間の不一致,高分解能空間モデリングの計算コストなどにより,ビデオデブラリングに適したトランスフォーマモデルの設計は困難である。 これらの問題に対処するため、vdtrは重複しないウィンドウ内で注意を向け、長距離依存関係モデリングで階層構造を活用することを提唱している。 フレームレベルの空間モデリングのために,マルチスケール機能をデブラリングに用いるエンコーダデコーダトランスを提案する。 マルチフレーム時空間モデリングでは,トランスフォーマーを用いて複数の空間特徴を効率的に融合する。 提案手法はCNNベースの手法と比較して,DVD, GOPRO, REDS, BSD など,合成および実世界のビデオデブロアリングベンチマークにおいて高い競争力を発揮する。 トランスフォーマーベースのアーキテクチャが、ビデオの劣化やその他のビデオ復元タスクの強力な代替となることを願っている。 ソースコードは \url{https://github.com/ljzycmd/VDTR} で入手できる。

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