論文の概要: WavePaint: Resource-efficient Token-mixer for Self-supervised Inpainting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00407v1
• Date: Sat, 1 Jul 2023 18:41:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-05 16:15:53.098176
• Title: WavePaint: Resource-efficient Token-mixer for Self-supervised Inpainting
• Title（参考訳）: WavePaint: 自己監督型ペンパインティングのための資源効率の良いトケンミキサー
• Authors: Pranav Jeevan, Dharshan Sampath Kumar, Amit Sethi
• Abstract要約: 本稿では、計算効率の良いWaveMixベースの完全畳み込みアーキテクチャであるWavePaintを用いて、視覚変換器から分岐する。 2次元離散ウェーブレット変換(DWT)を用いて、畳み込み層とともに、空間的および多重解像度のトークン混合を行う。 我々のモデルは、CelebA-HQデータセットの現在のGANアーキテクチャよりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3014300466616078
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image inpainting, which refers to the synthesis of missing regions in an image, can help restore occluded or degraded areas and also serve as a precursor task for self-supervision. The current state-of-the-art models for image inpainting are computationally heavy as they are based on transformer or CNN backbones that are trained in adversarial or diffusion settings. This paper diverges from vision transformers by using a computationally-efficient WaveMix-based fully convolutional architecture -- WavePaint. It uses a 2D-discrete wavelet transform (DWT) for spatial and multi-resolution token-mixing along with convolutional layers. The proposed model outperforms the current state-of-the-art models for image inpainting on reconstruction quality while also using less than half the parameter count and considerably lower training and evaluation times. Our model even outperforms current GAN-based architectures in CelebA-HQ dataset without using an adversarially trainable discriminator. Our work suggests that neural architectures that are modeled after natural image priors require fewer parameters and computations to achieve generalization comparable to transformers.
• Abstract（参考訳）: 画像の欠落した領域の合成を意味する画像の塗装は、隠蔽された領域や劣化した領域の復元を助け、また自己監督の先駆的なタスクとして機能する。 現在の画像インパインティングの最先端モデルは、対向的あるいは拡散的設定でトレーニングされたトランスフォーマーまたはCNNバックボーンに基づいているため、計算的に重い。 本稿では,計算効率の高いwavemixベースの完全畳み込みアーキテクチャであるwavepaintを用いて,視覚トランスフォーマーを分離する。 2次元離散ウェーブレット変換(DWT)を用いて、畳み込み層とともに、空間および多解像度トークン混合を行う。 提案モデルは, 画像の再現性向上のための現状モデルよりも優れており, パラメータ数の半分以下と, かなり低いトレーニング, 評価時間を用いている。 我々のモデルは、CelebA-HQデータセットの現在のGANアーキテクチャよりも優れている。 我々の研究は、トランスフォーマーに匹敵する一般化を達成するために、自然画像に先立ってモデル化されたニューラルネットワークは、パラメータや計算を少なくする必要があることを示唆している。

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