論文の概要: Image Super-resolution Reconstruction Network based on Enhanced Swin Transformer via Alternating Aggregation of Local-Global Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00241v2
• Date: Tue, 16 Jan 2024 01:23:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-17 23:45:11.128218
• Title: Image Super-resolution Reconstruction Network based on Enhanced Swin Transformer via Alternating Aggregation of Local-Global Features
• Title（参考訳）: 局所的グローバル特徴の交互アグリゲーションによる拡張スウィントランスに基づく画像超解像再構成ネットワーク
• Authors: Yuming Huang, Yingpin Chen, Changhui Wu, Hanrong Xie, Binhui Song, Hui Wang
• Abstract要約: 本稿では,局所的な特徴を交互に集約するSwin Transformerモジュールを提案する。 実験の結果,提案したネットワークは,他の最先端の超解像ネットワークよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.64828056492498
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Swin Transformer image super-resolution reconstruction network only relies on the long-range relationship of window attention and shifted window attention to explore features. This mechanism has two limitations. On the one hand, it only focuses on global features while ignoring local features. On the other hand, it is only concerned with spatial feature interactions while ignoring channel features and channel interactions, thus limiting its non-linear mapping ability. To address the above limitations, this paper proposes enhanced Swin Transformer modules via alternating aggregation of local-global features. In the local feature aggregation stage, we introduce a shift convolution to realize the interaction between local spatial information and channel information. Then, a block sparse global perception module is introduced in the global feature aggregation stage. In this module, we reorganize the spatial information first, then send the recombination information into a multi-layer perceptron unit to implement the global perception. After that, a multi-scale self-attention module and a low-parameter residual channel attention module are introduced to realize information aggregation at different scales. Finally, the proposed network is validated on five publicly available datasets. The experimental results show that the proposed network outperforms the other state-of-the-art super-resolution networks.
• Abstract（参考訳）: Swin Transformer画像の超分解能再構成ネットワークは、ウィンドウアテンションとウィンドウアテンションの長距離関係にのみ依存し、特徴を探索する。 この機構には2つの制限がある。 一方、ローカル機能を無視しながら、グローバルな機能のみに焦点を当てている。 一方で、チャネル特徴やチャネル相互作用を無視しながら、空間的特徴の相互作用のみに関心を持ち、非線形マッピング能力を制限する。 上記の制約に対処するため,本稿では,局所的グローバル特徴の交互集約によるスウィントランスモジュールの拡張を提案する。 局所的特徴集約段階において,局所的空間情報とチャネル情報との相互作用を実現するためにシフト畳み込みを導入する。 そして、グローバル特徴集約段階において、ブロックスパースグローバル認識モジュールを導入する。 本モジュールでは,まず空間情報を再構成し,その組換え情報を多層パーセプトロンユニットに送信し,グローバルな知覚を実現する。 その後、複数のスケールのセルフアテンションモジュールと低パラメータの残留チャネルアテンションモジュールを導入し、異なるスケールで情報アグリゲーションを実現する。 最後に、提案されたネットワークは5つの公開データセットで検証される。 実験の結果,提案ネットワークは他の最先端スーパーレゾリューションネットワークよりも優れていた。

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