論文の概要: EfficientSCI: Densely Connected Network with Space-time Factorization
for Large-scale Video Snapshot Compressive Imaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10006v2
- Date: Thu, 18 May 2023 05:13:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-19 10:36:52.732637
- Title: EfficientSCI: Densely Connected Network with Space-time Factorization
for Large-scale Video Snapshot Compressive Imaging
- Title（参考訳）: EfficientSCI:大規模ビデオスナップショット圧縮画像の時空間分解による高結合ネットワーク
- Authors: Lishun Wang, Miao Cao, and Xin Yuan
- Abstract要約: 圧縮率の高いUHDカラービデオは,PSNRが32dB以上である単一エンドツーエンドのディープラーニングモデルを用いて,スナップショット2次元計測から再構成可能であることを示す。
提案手法は,従来のSOTAアルゴリズムよりも性能が優れ,リアルタイム性能が向上した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.8372546605486555
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Video snapshot compressive imaging (SCI) uses a two-dimensional detector to
capture consecutive video frames during a single exposure time. Following this,
an efficient reconstruction algorithm needs to be designed to reconstruct the
desired video frames. Although recent deep learning-based state-of-the-art
(SOTA) reconstruction algorithms have achieved good results in most tasks, they
still face the following challenges due to excessive model complexity and GPU
memory limitations: 1) these models need high computational cost, and 2) they
are usually unable to reconstruct large-scale video frames at high compression
ratios. To address these issues, we develop an efficient network for video SCI
by using dense connections and space-time factorization mechanism within a
single residual block, dubbed EfficientSCI. The EfficientSCI network can well
establish spatial-temporal correlation by using convolution in the spatial
domain and Transformer in the temporal domain, respectively. We are the first
time to show that an UHD color video with high compression ratio can be
reconstructed from a snapshot 2D measurement using a single end-to-end deep
learning model with PSNR above 32 dB. Extensive results on both simulation and
real data show that our method significantly outperforms all previous SOTA
algorithms with better real-time performance. The code is at
https://github.com/ucaswangls/EfficientSCI.git.
- Abstract（参考訳）: ビデオスナップショット圧縮イメージング(SCI)は、2次元検出器を用いて1回の露光時に連続するビデオフレームをキャプチャする。
その後、所望のビデオフレームを再構築するために効率的な再構成アルゴリズムを設計する必要がある。
最近のDeep Learning-based State-of-the-art(SOTA)再構成アルゴリズムは、ほとんどのタスクで良い結果を得たが、過剰なモデルの複雑さとGPUメモリの制限のために、依然として以下の課題に直面している。
1)これらのモデルは高い計算コストを必要とし、
2) 圧縮率の高い大規模映像フレームを復元できないのが普通である。
これらの問題に対処するために,高密な接続と時間分解機構を単一ブロック内で利用し,高効率なビデオsciネットワークを開発した。
EfficientSCIネットワークは、空間領域の畳み込みと時間領域のトランスフォーマーを用いて、空間時間相関を確立することができる。
圧縮率の高いUHDカラービデオは,PSNRが32dB以上である単一エンドツーエンドディープラーニングモデルを用いて,スナップショット2次元計測から再構成可能であることを示すのはこれが初めてである。
シミュレーションと実データの両方の大規模な結果から,提案手法は従来のSOTAアルゴリズムよりも高い性能を示し,実時間性能が向上した。
コードはhttps://github.com/ucaswangls/EfficientSCI.gitにある。
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