論文の概要: Magic ELF: Image Deraining Meets Association Learning and Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.10455v1
• Date: Thu, 21 Jul 2022 12:50:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-07-22 13:13:05.759608
• Title: Magic ELF: Image Deraining Meets Association Learning and Transformer
• Title（参考訳）: Magic ELF:アソシエーション学習とトランスフォーマーとの出会い
• Authors: Kui Jiang, Zhongyuan Wang, Chen Chen, Zheng Wang, Laizhong Cui, Chia-Wen Lin
• Abstract要約: 本稿では,CNN と Transformer を統合化して,画像デライニングにおける学習のメリットを活用することを目的とする。 降雨除去と背景復旧を関連づける新しいマルチインプット・アテンション・モジュール (MAM) を提案する。 提案手法(ELF)は,最先端手法(MPRNet)を平均0.25dB向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.761812092934576
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Convolutional neural network (CNN) and Transformer have achieved great success in multimedia applications. However, little effort has been made to effectively and efficiently harmonize these two architectures to satisfy image deraining. This paper aims to unify these two architectures to take advantage of their learning merits for image deraining. In particular, the local connectivity and translation equivariance of CNN and the global aggregation ability of self-attention (SA) in Transformer are fully exploited for specific local context and global structure representations. Based on the observation that rain distribution reveals the degradation location and degree, we introduce degradation prior to help background recovery and accordingly present the association refinement deraining scheme. A novel multi-input attention module (MAM) is proposed to associate rain perturbation removal and background recovery. Moreover, we equip our model with effective depth-wise separable convolutions to learn the specific feature representations and trade off computational complexity. Extensive experiments show that our proposed method (dubbed as ELF) outperforms the state-of-the-art approach (MPRNet) by 0.25 dB on average, but only accounts for 11.7\% and 42.1\% of its computational cost and parameters. The source code is available at https://github.com/kuijiang94/Magic-ELF.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とTransformerは、マルチメディアアプリケーションで大きな成功を収めた。 しかし,これら2つのアーキテクチャを効果的かつ効率的に調和させ,画像のデレーニングを満足させる努力はほとんど行われていない。 本稿では,これら2つのアーキテクチャを一体化し,イメージレーダリングの学習メリットを生かすことを目的としている。 特に、CNNの局所接続性と翻訳の等価性と、トランスフォーマーにおける自己注意(SA)のグローバルアグリゲーション能力は、特定のローカルコンテキストとグローバル構造表現に対して完全に活用される。 降雨分布が劣化位置と度合いを明らかにするという観測に基づいて, 背景の回復に先立って劣化を導入し, そして, 本手法を提示する。 雨の摂動除去と背景回復を関連づける新しいマルチインプット・アテンション・モジュール (MAM) を提案する。 さらに,本モデルに効果的な奥行き分離可能な畳み込みを適用し,特徴表現を学習し,計算複雑性をトレードオフする。 実験の結果,提案手法(ELF)は平均0.25dBの最先端手法(MPRNet)より優れているが,計算コストとパラメータの11.7\%と42.1\%に留まることがわかった。 ソースコードはhttps://github.com/kuijiang94/magic-elfで入手できる。

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