論文の概要: Spatially-Adaptive Feature Modulation for Efficient Image Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.13800v1
• Date: Mon, 27 Feb 2023 14:19:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-28 15:30:12.023053
• Title: Spatially-Adaptive Feature Modulation for Efficient Image Super-Resolution
• Title（参考訳）: 画像超解像の空間適応的特徴変調
• Authors: Long Sun, Jiangxin Dong, Jinhui Tang, Jinshan Pan
• Abstract要約: 視覚変換器(ViT)のようなブロック上に,空間適応型特徴変調(SAFM)機構を開発する。 提案法は最先端のSR法よりも3倍程度小さい。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.16462805389943
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although numerous solutions have been proposed for image super-resolution, they are usually incompatible with low-power devices with many computational and memory constraints. In this paper, we address this problem by proposing a simple yet effective deep network to solve image super-resolution efficiently. In detail, we develop a spatially-adaptive feature modulation (SAFM) mechanism upon a vision transformer (ViT)-like block. Within it, we first apply the SAFM block over input features to dynamically select representative feature representations. As the SAFM block processes the input features from a long-range perspective, we further introduce a convolutional channel mixer (CCM) to simultaneously extract local contextual information and perform channel mixing. Extensive experimental results show that the proposed method is $3\times$ smaller than state-of-the-art efficient SR methods, e.g., IMDN, in terms of the network parameters and requires less computational cost while achieving comparable performance. The code is available at https://github.com/sunny2109/SAFMN.
• Abstract（参考訳）: イメージスーパーレゾリューションのための多くのソリューションが提案されているが、計算量やメモリの制約の多い低消費電力デバイスとは互換性がない。 本稿では,超解像を効率的に解くために,単純かつ効果的な深層ネットワークを提案する。 具体的には,視覚トランスフォーマー(vit)様ブロック上に空間適応型特徴変調(safm)機構を開発する。 まず、入力特徴に対してSAFMブロックを適用し、代表的特徴表現を動的に選択する。 SAFMブロックが入力特徴を長距離視点で処理する際、局所的な文脈情報を同時に抽出し、チャネル混合を行う畳み込みチャネルミキサー(CCM)を導入する。 大規模な実験結果から,提案手法は高効率SR法(例えばIMDN)よりも3ドル(約3,300円)ほど小さく,計算コストの低減と同等性能の達成を図っている。 コードはhttps://github.com/sunny2109/SAFMNで入手できる。

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