論文の概要: ESSAformer: Efficient Transformer for Hyperspectral Image Super-resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14010v1
• Date: Wed, 26 Jul 2023 07:45:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-27 13:08:09.399913
• Title: ESSAformer: Efficient Transformer for Hyperspectral Image Super-resolution
• Title（参考訳）: ESSAformer:ハイパースペクトル画像超解像のための効率的な変換器
• Authors: Mingjin Zhang, Chi Zhang, Qiming Zhang, Jie Guo, Xinbo Gao, Jing Zhang
• Abstract要約: 単一ハイパースペクトル像超解像(単一HSI-SR)は、低分解能観測から高分解能ハイパースペクトル像を復元することを目的としている。 本稿では,1つのHSI-SRの繰り返し精製構造を持つESSA注目組込みトランスフォーマネットワークであるESSAformerを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.7408734079706
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Single hyperspectral image super-resolution (single-HSI-SR) aims to restore a high-resolution hyperspectral image from a low-resolution observation. However, the prevailing CNN-based approaches have shown limitations in building long-range dependencies and capturing interaction information between spectral features. This results in inadequate utilization of spectral information and artifacts after upsampling. To address this issue, we propose ESSAformer, an ESSA attention-embedded Transformer network for single-HSI-SR with an iterative refining structure. Specifically, we first introduce a robust and spectral-friendly similarity metric, \ie, the spectral correlation coefficient of the spectrum (SCC), to replace the original attention matrix and incorporates inductive biases into the model to facilitate training. Built upon it, we further utilize the kernelizable attention technique with theoretical support to form a novel efficient SCC-kernel-based self-attention (ESSA) and reduce attention computation to linear complexity. ESSA enlarges the receptive field for features after upsampling without bringing much computation and allows the model to effectively utilize spatial-spectral information from different scales, resulting in the generation of more natural high-resolution images. Without the need for pretraining on large-scale datasets, our experiments demonstrate ESSA's effectiveness in both visual quality and quantitative results.
• Abstract（参考訳）: single hyperspectral image super- resolution (single-hsi-sr) は、低解像度の観測から高分解能のハイパースペクトル画像を復元することを目的としている。 しかし、CNNベースのアプローチは、長距離依存の構築とスペクトル特徴間の相互作用情報をキャプチャする際の制限を示している。 これにより、アップサンプリング後のスペクトル情報やアーティファクトの利用が不十分になる。 この問題に対処するために,単HSI-SR 用 ESSA attention-embedded Transformer ネットワークであるESSAformer を提案する。 具体的には、まず、スペクトルのスペクトル相関係数(SCC)である、頑健でスペクトルに親しみやすい類似度尺度である \ie を導入し、元の注意行列を置き換え、誘導バイアスをモデルに組み込んでトレーニングを容易にする。 そこで我々は,より効率的なSCCカーネル・セルフアテンション(ESSA)を構築し,注意計算を線形複雑性に還元する理論的支援により,カーネル化可能なアテンション手法をさらに活用する。 ESSAは、アップサンプリング後の特徴に対する受容領域を、多くの計算を伴わずに拡大し、異なるスケールの空間スペクトル情報を効果的に活用し、より自然な高解像度画像を生成する。 大規模なデータセットの事前トレーニングを必要とせず、我々の実験は、視覚的品質と定量的結果の両方においてESSAの有効性を実証した。

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