論文の概要: Continuous Remote Sensing Image Super-Resolution based on Context Interaction in Implicit Function Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08046v1
• Date: Thu, 16 Feb 2023 03:04:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-17 15:22:02.694793
• Title: Continuous Remote Sensing Image Super-Resolution based on Context Interaction in Implicit Function Space
• Title（参考訳）: 入射関数空間におけるコンテキスト相互作用に基づく連続リモートセンシング画像超解法
• Authors: Keyan Chen, Wenyuan Li, Sen Lei, Jianqi Chen, Xiaolong Jiang, Zhengxia Zou, Zhenwei Shi
• Abstract要約: FunSRは暗黙の関数空間内のコンテキスト相互作用を利用して、統一されたモデルで異なる倍率を分解する。 FunSRは、固定化と連続化の両方で最先端のパフォーマンスを報告しているが、その統一された性質のおかげで、多くのフレンドリーなアプリケーションを提供している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.735416276011197
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite its fruitful applications in remote sensing, image super-resolution is troublesome to train and deploy as it handles different resolution magnifications with separate models. Accordingly, we propose a highly-applicable super-resolution framework called FunSR, which settles different magnifications with a unified model by exploiting context interaction within implicit function space. FunSR composes a functional representor, a functional interactor, and a functional parser. Specifically, the representor transforms the low-resolution image from Euclidean space to multi-scale pixel-wise function maps; the interactor enables pixel-wise function expression with global dependencies; and the parser, which is parameterized by the interactor's output, converts the discrete coordinates with additional attributes to RGB values. Extensive experimental results demonstrate that FunSR reports state-of-the-art performance on both fixed-magnification and continuous-magnification settings, meanwhile, it provides many friendly applications thanks to its unified nature.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシングにおける実りある応用にもかかわらず、イメージスーパーレゾリューションは、別のモデルで異なる解像度の倍率を扱うため、トレーニングとデプロイが難しい。 そこで我々は,暗黙の関数空間内でのコンテキスト相互作用を利用して,異なる倍率を統一モデルで解決するFunSRという高応用超解像フレームワークを提案する。 FunSRは機能的表現子、機能的相互作用子、機能的パーサを構成する。 具体的には、ローレゾリューション画像をユークリッド空間から多スケールのピクセルワイズ関数マップに変換し、インタラクタはグローバル依存のピクセルワイズ関数表現を可能にし、インタラクタの出力によってパラメータ化されるパーサは、追加の属性を持つ離散座標をrgb値に変換する。 広範な実験結果から、funsrは固定磁化と連続磁化の両方で最新性能を報告しているが、一方、統一性のおかげで多くのフレンドリーなアプリケーションを提供している。

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