論文の概要: Omni Aggregation Networks for Lightweight Image Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10244v2
• Date: Mon, 24 Apr 2023 09:03:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-25 11:21:31.272515
• Title: Omni Aggregation Networks for Lightweight Image Super-Resolution
• Title（参考訳）: 軽量画像超解像のための全アグリゲーションネットワーク
• Authors: Hang Wang, Xuanhong Chen, Bingbing Ni, Yutian Liu, Jinfan Liu
• Abstract要約: この研究は、新しいOmni-SRアーキテクチャの下で2つの拡張されたコンポーネントを提案する。 まず、密接な相互作用原理に基づいて、Omni Self-Attention (OSA)ブロックを提案する。 第二に、準最適RFを緩和するマルチスケール相互作用方式を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.252518645833696
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While lightweight ViT framework has made tremendous progress in image super-resolution, its uni-dimensional self-attention modeling, as well as homogeneous aggregation scheme, limit its effective receptive field (ERF) to include more comprehensive interactions from both spatial and channel dimensions. To tackle these drawbacks, this work proposes two enhanced components under a new Omni-SR architecture. First, an Omni Self-Attention (OSA) block is proposed based on dense interaction principle, which can simultaneously model pixel-interaction from both spatial and channel dimensions, mining the potential correlations across omni-axis (i.e., spatial and channel). Coupling with mainstream window partitioning strategies, OSA can achieve superior performance with compelling computational budgets. Second, a multi-scale interaction scheme is proposed to mitigate sub-optimal ERF (i.e., premature saturation) in shallow models, which facilitates local propagation and meso-/global-scale interactions, rendering an omni-scale aggregation building block. Extensive experiments demonstrate that Omni-SR achieves record-high performance on lightweight super-resolution benchmarks (e.g., 26.95 dB@Urban100 $\times 4$ with only 792K parameters). Our code is available at \url{https://github.com/Francis0625/Omni-SR}.
• Abstract（参考訳）: 軽量なViTフレームワークは画像超解像を著しく進歩させてきたが、その一次元の自己認識モデリングは、同質のアグリゲーションスキームと同様に、その有効受容場(ERF)を空間次元とチャネル次元の両方からより包括的な相互作用を含むように制限している。 これらの欠点に対処するため、新しいOmni-SRアーキテクチャの下で2つの拡張されたコンポーネントを提案する。 まず,空間次元とチャネル次元の両方からピクセル相互作用を同時にモデル化し,全軸(すなわち空間とチャネル)間のポテンシャル相関をマイニングする,密接な相互作用原理に基づく全自己着(osa)ブロックを提案する。 メインストリームのウィンドウ分割戦略と組み合わせることで、OSAは魅力的な計算予算で優れたパフォーマンスを達成することができる。 第二に, 浅層モデルにおける準最適erf(即ち早期飽和)を緩和し, 局所伝播とメソ/グローバル相互作用を容易にし, 全規模集約構築ブロックを作成するマルチスケールインタラクションスキームを提案する。 大規模な実験により、Omni-SRは軽量超高解像度ベンチマーク(例: 26.95 dB@Urban100 $\times 4$、パラメータは792K)で最高性能を達成した。 我々のコードは \url{https://github.com/Francis0625/Omni-SR} で入手できる。

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