論文の概要: CoT-MISR:Marrying Convolution and Transformer for Multi-Image Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06548v1
• Date: Sun, 12 Mar 2023 03:01:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-14 18:24:32.673424
• Title: CoT-MISR:Marrying Convolution and Transformer for Multi-Image Super-Resolution
• Title（参考訳）: CoT-MISR:マルチイメージ超解像のための畳み込み変換器
• Authors: Mingming Xiu and Yang Nie and Qing Song and Chun Liu
• Abstract要約: 解像度の低い画像を変換して高解像度の画像情報を復元する方法は、これまで研究されてきた問題だ。 CoT-MISRネットワークは、畳み込みとtrの利点を利用して、ローカルおよびグローバルな情報を補完する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.105999623265897
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As a method of image restoration, image super-resolution has been extensively studied at first. How to transform a low-resolution image to restore its high-resolution image information is a problem that researchers have been exploring. In the early physical transformation methods, the high-resolution pictures generated by these methods always have a serious problem of missing information, and the edges and details can not be well recovered. With the development of hardware technology and mathematics, people begin to use in-depth learning methods for image super-resolution tasks, from direct in-depth learning models, residual channel attention networks, bi-directional suppression networks, to tr networks with transformer network modules, which have gradually achieved good results. In the research of multi-graph super-resolution, thanks to the establishment of multi-graph super-resolution dataset, we have experienced the evolution from convolution model to transformer model, and the quality of super-resolution has been continuously improved. However, we find that neither pure convolution nor pure tr network can make good use of low-resolution image information. Based on this, we propose a new end-to-end CoT-MISR network. CoT-MISR network makes up for local and global information by using the advantages of convolution and tr. The validation of dataset under equal parameters shows that our CoT-MISR network has reached the optimal score index.
• Abstract（参考訳）: 画像復元の手法として、画像超解像は当初広く研究されてきた。 低解像度の画像を変換して高解像度の画像情報を復元する方法は、研究者たちが研究している問題である。 初期の物理変換法では、これらの方法で生成された高解像度画像は、常に情報不足の深刻な問題を抱えており、エッジや詳細は十分に回復できない。 ハードウェア技術や数学の発展に伴い、画像の超解像タスクには、直接的奥行き学習モデル、残留チャネルアテンションネットワーク、双方向抑制ネットワーク、変圧器ネットワークモジュールを備えたtrネットワークなど、奥行き学習手法が用いられるようになり、徐々に良好な結果が得られた。 マルチグラフ超解像の研究において、マルチグラフ超解像データセットの確立により、畳み込みモデルからトランスフォーマーモデルへの進化を経験し、超解像の品質が継続的に改善されている。 しかし、純粋な畳み込みや純粋な tr ネットワークは、低解像度の画像情報を利用することができない。 そこで我々は,新しいエンドツーエンドのCoT-MISRネットワークを提案する。 CoT-MISRネットワークは、畳み込みとtrの利点を利用して、ローカルおよびグローバルな情報を補完する。 等パラメータのデータセットの検証は,cot-misrネットワークが最適スコア指数に達したことを示している。

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