論文の概要: Efficient Mixed Transformer for Single Image Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11403v4
• Date: Fri, 9 Jun 2023 03:40:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-12 16:47:00.765465
• Title: Efficient Mixed Transformer for Single Image Super-Resolution
• Title（参考訳）: 単一画像超解像用高能率混合変圧器
• Authors: Ling Zheng, Jinchen Zhu, Jinpeng Shi, Shizhuang Weng
• Abstract要約: Mixed Transformer Block (MTB) は複数の連続トランス層から構成される。 Pixel Mixer (PM) はSelf-Attention (SA) を置き換えるために使用される。 PMは、ピクセルシフト操作による局所的な知識集約を強化することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7740376367999706
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, Transformer-based methods have achieved impressive results in single image super-resolution (SISR). However, the lack of locality mechanism and high complexity limit their application in the field of super-resolution (SR). To solve these problems, we propose a new method, Efficient Mixed Transformer (EMT) in this study. Specifically, we propose the Mixed Transformer Block (MTB), consisting of multiple consecutive transformer layers, in some of which the Pixel Mixer (PM) is used to replace the Self-Attention (SA). PM can enhance the local knowledge aggregation with pixel shifting operations. At the same time, no additional complexity is introduced as PM has no parameters and floating-point operations. Moreover, we employ striped window for SA (SWSA) to gain an efficient global dependency modelling by utilizing image anisotropy. Experimental results show that EMT outperforms the existing methods on benchmark dataset and achieved state-of-the-art performance. The Code is available at https://github.com/Fried-Rice-Lab/FriedRiceLab.
• Abstract（参考訳）: 近年,変圧器を用いた手法は単一画像超解像法 (sisr) で印象的な結果を得ている。 しかし、局所性機構の欠如と高複雑性は超解像(SR)の分野における応用を制限する。 これらの問題を解決するため,本研究ではEMT(Efficient Mixed Transformer)を提案する。 具体的には,複数の連続トランス層からなるMixed Transformer Block (MTB)を提案する。 PMはピクセルシフト操作によって局所的な知識集約を強化することができる。 pmにはパラメータや浮動小数点演算がないため、追加の複雑さは導入されない。 さらに、画像異方性を利用して、効率的なグローバル依存モデリングを実現するために、SA(SWSA)のストライプウィンドウを用いる。 実験結果から,EMTはベンチマークデータセット上で既存の手法よりも優れ,最先端の性能を達成した。 コードはhttps://github.com/Fried-Rice-Lab/FriedRiceLabで入手できる。

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