論文の概要: ISTA-Inspired Network for Image Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07818v1
• Date: Fri, 14 Oct 2022 13:44:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-17 17:56:04.146835
• Title: ISTA-Inspired Network for Image Super-Resolution
• Title（参考訳）: 画像超解像のためのISTAインスピレーションネットワーク
• Authors: Yuqing Liu, Wei Zhang, Weifeng Sun, Zhikai Yu, Jianfeng Wei, Shengquan Li
• Abstract要約: 本稿では,畳み込み型反復収縮しきい値決定アルゴリズム (ISTA) にインスパイアされた画像SRのためのネットワークを提案する。 数学的解析にインスパイアされたISTAブロックは、エンドツーエンドで最適化を行うために開発された。 実験の結果,ISTAにインスパイアされた回復ネットワーク (ISTAR) は,競争力や性能の向上を図っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.040337870237008
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning for image super-resolution (SR) has been investigated by numerous researchers in recent years. Most of the works concentrate on effective block designs and improve the network representation but lack interpretation. There are also iterative optimization-inspired networks for image SR, which take the solution step as a whole without giving an explicit optimization step. This paper proposes an unfolding iterative shrinkage thresholding algorithm (ISTA) inspired network for interpretable image SR. Specifically, we analyze the problem of image SR and propose a solution based on the ISTA method. Inspired by the mathematical analysis, the ISTA block is developed to conduct the optimization in an end-to-end manner. To make the exploration more effective, a multi-scale exploitation block and multi-scale attention mechanism are devised to build the ISTA block. Experimental results show the proposed ISTA-inspired restoration network (ISTAR) achieves competitive or better performances than other optimization-inspired works with fewer parameters and lower computation complexity.
• Abstract（参考訳）: 画像超解像(SR)の深層学習は近年,多くの研究者によって研究されている。 作品のほとんどが効果的なブロック設計とネットワーク表現の改善に集中しているが、解釈が欠けている。 また、画像srには反復最適化にインスパイアされたネットワークがあり、明示的な最適化のステップを与えることなく、ソリューション全体のステップを取る。 本稿では,画像SRのための畳み込み繰り返し収縮しきい値決定アルゴリズム(ISTA)を提案する。 具体的には、画像SRの問題を解析し、ISTA法に基づく解を提案する。 数学的解析にインスパイアされたISTAブロックは、エンドツーエンドで最適化を行うために開発された。 探索をより効果的にするために、ISTAブロックを構築するために、マルチスケールのエクスプロイトブロックとマルチスケールのアテンション機構が考案された。 提案するistaインスパイア復元ネットワーク (istar) は, パラメータの低減と計算複雑性の低減により, 他の最適化に触発された作品よりも, 競争力や性能の向上が期待できる。

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