論文の概要: SwinFSR: Stereo Image Super-Resolution using SwinIR and Frequency Domain Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12556v1
• Date: Tue, 25 Apr 2023 03:54:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-26 21:57:53.235154
• Title: SwinFSR: Stereo Image Super-Resolution using SwinIR and Frequency Domain Knowledge
• Title（参考訳）: SwinFSR: SwinIRと周波数領域知識を用いたステレオ画像超解法
• Authors: Ke Chen, Liangyan Li, Huan Liu, Yunzhe Li, Congling Tang and Jun Chen
• Abstract要約: 本研究では,SwinIRを拡張した新しいSwinFSR法を提案する。 ステレオビューの効率的かつ正確な融合を実現するため,RCAMと呼ばれる新しいクロスアテンションモジュールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.344004897917515
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Stereo Image Super-Resolution (stereoSR) has attracted significant attention in recent years due to the extensive deployment of dual cameras in mobile phones, autonomous vehicles and robots. In this work, we propose a new StereoSR method, named SwinFSR, based on an extension of SwinIR, originally designed for single image restoration, and the frequency domain knowledge obtained by the Fast Fourier Convolution (FFC). Specifically, to effectively gather global information, we modify the Residual Swin Transformer blocks (RSTBs) in SwinIR by explicitly incorporating the frequency domain knowledge using the FFC and employing the resulting residual Swin Fourier Transformer blocks (RSFTBs) for feature extraction. Besides, for the efficient and accurate fusion of stereo views, we propose a new cross-attention module referred to as RCAM, which achieves highly competitive performance while requiring less computational cost than the state-of-the-art cross-attention modules. Extensive experimental results and ablation studies demonstrate the effectiveness and efficiency of our proposed SwinFSR.
• Abstract（参考訳）: ステレオ・イメージ・スーパーレゾリューション(stereosr)は近年、携帯電話、自動運転車、ロボットにデュアルカメラを多用するなど、大きな注目を集めている。 本稿では,swiinirの拡張と高速フーリエ畳み込み(ffc)によって得られた周波数領域知識をもとに,swiinfsrという新しいステレオsr手法を提案する。 具体的には、グローバル情報を効果的に収集するために、FFCを用いて周波数領域の知識を明示的に取り入れ、特徴抽出に残りのSwin Fourier Transformerブロック(RSFTB)を用いることで、SwinIRのResidual Swin Transformerブロック(RSTB)を変更する。 また、ステレオビューの効率良く正確な融合のために、rcamと呼ばれる新しいクロスアテンションモジュールを提案し、最先端のクロスアテンションモジュールよりも少ない計算コストで高い競合性能を実現する。 広範な実験結果とアブレーション実験により,提案するsinfsrの有効性と有効性が実証された。

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