論文の概要: Dual Aggregation Transformer for Image Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03364v2
• Date: Fri, 11 Aug 2023 05:21:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-14 16:14:37.785514
• Title: Dual Aggregation Transformer for Image Super-Resolution
• Title（参考訳）: 画像超解像用デュアルアグリゲーショントランス
• Authors: Zheng Chen, Yulun Zhang, Jinjin Gu, Linghe Kong, Xiaokang Yang, Fisher Yu
• Abstract要約: 画像SRのための新しいトランスモデルDual Aggregation Transformerを提案する。 DATは、ブロック間およびブロック内二重方式で、空間次元とチャネル次元にまたがる特徴を集約する。 我々のDATは現在の手法を超越している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.41781921611646
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformer has recently gained considerable popularity in low-level vision tasks, including image super-resolution (SR). These networks utilize self-attention along different dimensions, spatial or channel, and achieve impressive performance. This inspires us to combine the two dimensions in Transformer for a more powerful representation capability. Based on the above idea, we propose a novel Transformer model, Dual Aggregation Transformer (DAT), for image SR. Our DAT aggregates features across spatial and channel dimensions, in the inter-block and intra-block dual manner. Specifically, we alternately apply spatial and channel self-attention in consecutive Transformer blocks. The alternate strategy enables DAT to capture the global context and realize inter-block feature aggregation. Furthermore, we propose the adaptive interaction module (AIM) and the spatial-gate feed-forward network (SGFN) to achieve intra-block feature aggregation. AIM complements two self-attention mechanisms from corresponding dimensions. Meanwhile, SGFN introduces additional non-linear spatial information in the feed-forward network. Extensive experiments show that our DAT surpasses current methods. Code and models are obtainable at https://github.com/zhengchen1999/DAT.
• Abstract（参考訳）: Transformerは最近、画像超解像(SR)を含む低レベルの視覚タスクでかなりの人気を得ている。 これらのネットワークは、異なる次元、空間またはチャネルに沿って自己注意を利用し、印象的なパフォーマンスを達成する。 これにより、トランスフォーマーの2次元を組み合わせることで、より強力な表現能力を得ることができます。 そこで本稿では,画像srのための新しいトランスフォーマーモデルであるdual aggregation transformer (dat)を提案する。 DATは、ブロック間およびブロック内二重方式で、空間次元とチャネル次元にまたがる特徴を集約する。 具体的には、連続したトランスフォーマーブロックに空間的およびチャネル的自己アテンションを交互に適用する。 代替戦略により、DATはグローバルコンテキストをキャプチャし、ブロック間フィーチャーアグリゲーションを実現することができる。 さらに,ブロック内特徴集約を実現するために,適応インタラクションモジュール(aim)と空間ゲートフィードフォワードネットワーク(sgfn)を提案する。 AIMは2つの自己注意機構を対応する次元から補完する。 一方、SGFNはフィードフォワードネットワークに非線形空間情報を導入する。 大規模な実験により、我々のDATは現在の方法を上回ることがわかった。 コードとモデルはhttps://github.com/zhengchen1999/datで取得できる。

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