論文の概要: CascadedGaze: Efficiency in Global Context Extraction for Image Restoration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15235v2
- Date: Tue, 7 May 2024 16:32:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-08 19:34:38.660920
- Title: CascadedGaze: Efficiency in Global Context Extraction for Image Restoration
- Title（参考訳）: CascadedGaze: 画像復元のためのグローバルコンテキスト抽出の効率性
- Authors: Amirhosein Ghasemabadi, Muhammad Kamran Janjua, Mohammad Salameh, Chunhua Zhou, Fengyu Sun, Di Niu,
- Abstract要約: 我々はGCE(Global Context Extractor)を利用したエンコーダデコーダアーキテクチャであるCascadedGaze Network(CGNet)を提案する。
GCEモジュールは、畳み込み層にまたがる小さなカーネルを活用して、自己注意を必要とせず、グローバルな依存関係を学習する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.967835674413596
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Image restoration tasks traditionally rely on convolutional neural networks. However, given the local nature of the convolutional operator, they struggle to capture global information. The promise of attention mechanisms in Transformers is to circumvent this problem, but it comes at the cost of intensive computational overhead. Many recent studies in image restoration have focused on solving the challenge of balancing performance and computational cost via Transformer variants. In this paper, we present CascadedGaze Network (CGNet), an encoder-decoder architecture that employs Global Context Extractor (GCE), a novel and efficient way to capture global information for image restoration. The GCE module leverages small kernels across convolutional layers to learn global dependencies, without requiring self-attention. Extensive experimental results show that our computationally efficient approach performs competitively to a range of state-of-the-art methods on synthetic image denoising and single image deblurring tasks, and pushes the performance boundary further on the real image denoising task.
- Abstract（参考訳）: 画像復元タスクは伝統的に畳み込みニューラルネットワークに依存している。
しかし、畳み込み作用素の局所的な性質を考えると、彼らはグローバルな情報を取得するのに苦労している。
トランスフォーマーにおける注意機構の約束は、この問題を回避することであるが、計算オーバーヘッドの集中的なコストが伴う。
画像復元における最近の多くの研究は、Transformerの変種による性能と計算コストのバランスをとることの課題に焦点が当てられている。
本稿では,グローバルコンテキストエクストラクタ(GCE)を用いたエンコーダ・デコーダアーキテクチャであるCascadedGaze Network(CGNet)について述べる。
GCEモジュールは、畳み込み層にまたがる小さなカーネルを活用して、自己注意を必要とせず、グローバルな依存関係を学習する。
大規模な実験結果から,我々の計算効率のよい手法は,合成画像復調タスクや単一画像復調タスクにおける最先端手法と競合し,実画像復調タスクにさらに性能境界を押し付けることが示唆された。
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