論文の概要: A Lightweight Recurrent Grouping Attention Network for Video Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13940v1
• Date: Mon, 25 Sep 2023 08:21:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-26 16:44:00.701207
• Title: A Lightweight Recurrent Grouping Attention Network for Video Super-Resolution
• Title（参考訳）: ビデオ超解像のための軽量リカレントグループ注意ネットワーク
• Authors: Yonggui Zhu, Guofang Li
• Abstract要約: デバイス上でのストレスを軽減するために,軽量なグループアテンションネットワークを提案する。 このモデルのパラメータは0.878Mに過ぎず、ビデオ超解像の研究における現在の主流モデルよりもはるかに低い。 実験により,本モデルが複数のデータセット上で最先端の性能を達成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Effective aggregation of temporal information of consecutive frames is the core of achieving video super-resolution. Many scholars have utilized structures such as sliding windows and recurrent to gather spatio-temporal information of frames. However, although the performance of the constructed VSR models is improving, the size of the models is also increasing, exacerbating the demand on the equipment. Thus, to reduce the stress on the device, we propose a novel lightweight recurrent grouping attention network. The parameters of this model are only 0.878M, which is much lower than the current mainstream model for studying video super-resolution. We design forward feature extraction module and backward feature extraction module to collect temporal information between consecutive frames from two directions. Moreover, a new grouping mechanism is proposed to efficiently collect spatio-temporal information of the reference frame and its neighboring frames. The attention supplementation module is presented to further enhance the information gathering range of the model. The feature reconstruction module aims to aggregate information from different directions to reconstruct high-resolution features. Experiments demonstrate that our model achieves state-of-the-art performance on multiple datasets.
• Abstract（参考訳）: 連続フレームの時間情報の効果的な集約は、ビデオ超解像化のコアとなる。 多くの学者はスライディングウインドウやリカレントのような構造を利用してフレームの時空間情報を収集している。 しかしながら、構築されたVSRモデルの性能は改善されているものの、モデルのサイズも増加しており、機器の需要が増している。 そこで本研究では,デバイスへのストレスを軽減するため,新しい軽量グループ化アテンションネットワークを提案する。 このモデルのパラメータは0.878Mのみであり、ビデオ超解像の研究における現在の主流モデルよりもはるかに低い。 2方向から連続するフレーム間の時間情報を集めるために,前方特徴抽出モジュールと後方特徴抽出モジュールを設計した。 さらに,参照フレームとその隣接フレームの時空間情報を効率的に収集する新しいグループ化機構を提案する。 注意補助モジュールは、モデルの情報収集範囲をさらに強化するために提示される。 特徴再構成モジュールは、異なる方向からの情報を集約して高解像度の特徴を再構築することを目的としている。 実験により,本モデルが複数のデータセット上で最先端の性能を達成することを示す。

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