論文の概要: Efficient Frequency Domain-based Transformers for High-Quality Image Deblurring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12250v1
• Date: Tue, 22 Nov 2022 13:08:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 18:21:17.782442
• Title: Efficient Frequency Domain-based Transformers for High-Quality Image Deblurring
• Title（参考訳）: 高画質画像分解のための高効率周波数領域変換器
• Authors: Lingshun Kong, Jiangxin Dong, Mingqiang Li, Jianjun Ge, Jinshan Pan
• Abstract要約: 本稿では,高画質画像の周波数領域におけるトランスフォーマーの特性を効果的かつ効率的に探索する手法を提案する。 我々は提案したFSASとDFFNをエンコーダとデコーダアーキテクチャに基づく非対称ネットワークに定式化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.720032882926176
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present an effective and efficient method that explores the properties of Transformers in the frequency domain for high-quality image deblurring. Our method is motivated by the convolution theorem that the correlation or convolution of two signals in the spatial domain is equivalent to an element-wise product of them in the frequency domain. This inspires us to develop an efficient frequency domain-based self-attention solver (FSAS) to estimate the scaled dot-product attention by an element-wise product operation instead of the matrix multiplication in the spatial domain. In addition, we note that simply using the naive feed-forward network (FFN) in Transformers does not generate good deblurred results. To overcome this problem, we propose a simple yet effective discriminative frequency domain-based FFN (DFFN), where we introduce a gated mechanism in the FFN based on the Joint Photographic Experts Group (JPEG) compression algorithm to discriminatively determine which low- and high-frequency information of the features should be preserved for latent clear image restoration. We formulate the proposed FSAS and DFFN into an asymmetrical network based on an encoder and decoder architecture, where the FSAS is only used in the decoder module for better image deblurring. Experimental results show that the proposed method performs favorably against the state-of-the-art approaches. Code will be available at \url{https://github.com/kkkls/FFTformer}.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,高画質画像の周波数領域におけるトランスフォーマーの特性を効率的に探索する手法を提案する。 本手法は,空間領域内の2つの信号の相関や畳み込みが周波数領域の要素単位積と等価であるという畳み込み定理に動機づけられている。 これにより,空間領域における行列の乗算に代えて,要素積演算によるスケールド・ドット積の注目度を推定する効率的な周波数領域ベースセルフアテンションソルバ(fsas)の開発が促進される。 さらに,トランスフォーマーのフィードフォワードネットワーク(FFN)を単純に使用すると,よい遅延結果が得られない点に留意する。 この問題を解決するために,我々は,画像復元のために,特徴の低周波・高周波情報をどれに保存すべきかを識別的に決定する共同写真専門家グループ(JPEG)圧縮アルゴリズムに基づいて,FFNにゲート機構を導入する,簡易かつ効果的な識別周波数領域ベースFFN(DFFN)を提案する。 我々は提案したFSASとDFFNをエンコーダとデコーダアーキテクチャに基づく非対称ネットワークに定式化し、FSASはデコーダモジュールでのみ使用して画像の劣化を改善する。 実験の結果,提案手法は最先端手法に好適な効果を示した。 コードは \url{https://github.com/kkkls/FFTformer} で入手できる。

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