Fugu-MT 論文翻訳(概要): LIR: Efficient Degradation Removal for Lightweight Image Restoration

論文の概要: LIR: Efficient Degradation Removal for Lightweight Image Restoration

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01368v1
Date: Fri, 2 Feb 2024 12:39:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-05 15:27:20.295811
Title: LIR: Efficient Degradation Removal for Lightweight Image Restoration
Title（参考訳）: LIR:軽量画像復元のための効率的な劣化除去
Authors: Dongqi Fan, Ting Yue, Xin Zhao, Liang Chang
Abstract要約: 本稿では, 劣化(青, 雨, 騒音, ヘイズなど)を効率的に除去する軽量画像復元ネットワーク LIR を提案する。 LIRの鍵となるコンポーネントは、適応フィルタとアテンションブロックで構成される、効率的なアダプティブアテンションブロック(EAA)である。我々のLIRは,パラメータや計算量が少ないほとんどのベンチマークにおいて,最先端ネットワークに匹敵する性能を実現している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.907416877454047
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recently, there have been significant advancements in Image Restoration based on CNN and transformer. However, the inherent characteristics of the Image Restoration task are often overlooked in many works. These works often focus on the basic block design and stack numerous basic blocks to the model, leading to redundant parameters and unnecessary computations and hindering the efficiency of the image restoration. In this paper, we propose a Lightweight Image Restoration network called LIR to efficiently remove degradation (blur, rain, noise, haze, etc.). A key component in LIR is the Efficient Adaptive Attention (EAA) Block, which is mainly composed of Adaptive Filters and Attention Blocks. It is capable of adaptively sharpening contours, removing degradation, and capturing global information in various image restoration scenes in an efficient and computation-friendly manner. In addition, through a simple structural design, LIR addresses the degradations existing in the local and global residual connections that are ignored by modern networks. Extensive experiments demonstrate that our LIR achieves comparable performance to state-of-the-art networks on most benchmarks with fewer parameters and computations. It is worth noting that our LIR produces better visual results than state-of-the-art networks that are more in line with the human aesthetic.
Abstract（参考訳）: 近年,CNNとトランスフォーマーをベースとした画像復元が大幅に進歩している。しかし、画像復元作業の本質的な特徴は、多くの作品で見過ごされている。これらの作業は、基本ブロックの設計と、多数の基本ブロックをモデルに積み重ねることに重点を置いており、冗長なパラメータと不要な計算をもたらし、画像復元の効率を妨げている。本稿では,lirと呼ばれる軽量な画像復元ネットワークを提案し,劣化(泥,雨,騒音,煙など)を効率的に除去する。 LIRの鍵となるコンポーネントは、適応フィルタとアテンションブロックで構成される、効率的なアダプティブアテンションブロック(EAA)である。様々な画像復元シーンにおける輪郭を適応的に研削し、劣化を除去し、グローバル情報を効率的かつ計算フレンドリに捉えることができる。さらに、単純な構造設計により、LIRは、現代のネットワークで無視される局所的および大域的残差接続に存在する劣化に対処する。我々のLIRは、パラメータや計算量が少ないほとんどのベンチマークにおいて、最先端ネットワークに匹敵する性能を実現している。我々のLIRは、人間の美学とより一致した最先端のネットワークよりも、より良い視覚結果を生み出すことは注目に値する。

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