Fugu-MT 論文翻訳(概要): LIR: A Lightweight Baseline for Image Restoration

論文の概要: LIR: A Lightweight Baseline for Image Restoration

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01368v3
Date: Mon, 24 Jun 2024 06:27:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-26 02:11:02.844930
Title: LIR: A Lightweight Baseline for Image Restoration
Title（参考訳）: LIR:画像復元のための軽量ベースライン
Authors: Dongqi Fan, Ting Yue, Xin Zhao, Renjing Xu, Liang Chang,
Abstract要約: 画像復元作業の本質的な特徴は、多くの作品で見落とされがちである。 LIRと呼ばれる画像復元のための軽量ベースラインネットワークを提案し、画像の効率よく復元し、劣化を除去する。我々のLIRは、Pak Signal-to-Noise Ratio (PSNR)における最先端構造類似度指標(SSIM)および最先端モデルに匹敵する性能を達成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.187190284830909
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. They, instead, tend to focus on the basic block design and stack numerous such blocks to the model, leading to parameters redundant and computations unnecessary. Thus, the efficiency of the image restoration is hindered. In this paper, we propose a Lightweight Baseline network for Image Restoration called LIR to efficiently restore the image and remove degradations. First of all, through an ingenious structural design, LIR removes the degradations existing in the local and global residual connections that are ignored by modern networks. Then, a Lightweight Adaptive Attention (LAA) Block is introduced which is mainly composed of proposed Adaptive Filters and Attention Blocks. The proposed Adaptive Filter is used to adaptively extract high-frequency information and enhance object contours in various IR tasks, and Attention Block involves a novel Patch Attention module to approximate the self-attention part of the transformer. On the deraining task, our LIR achieves the state-of-the-art Structure Similarity Index Measure (SSIM) and comparable performance to state-of-the-art models on Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR). For denoising, dehazing, and deblurring tasks, LIR also achieves a comparable performance to state-of-the-art models with a parameter size of about 30\%. In addition, it is worth noting that our LIR produces better visual results 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、多くの作品で見落とされがちである。代わりに、基本的なブロック設計に集中し、そのようなブロックをモデルに積み重ねる傾向があり、パラメータが冗長になり、計算が不要になる。これにより、画像復元の効率が損なわれる。本稿では, 画像復元のための軽量ベースラインネットワーク LIR を提案し, 画像の効率よく復元し, 劣化を除去する。まず、創発的な構造設計により、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を取り除く。次に、主に提案する適応フィルタとアテンションブロックからなる軽量適応アテンションブロック(LAA)を導入する。提案したアダプティブフィルタは、高周波情報を適応的に抽出し、様々なIRタスクにおけるオブジェクトの輪郭を拡大するために使用され、アテンションブロックは、トランスの自己保持部を近似する新しいパッチアテンションモジュールを含む。評価課題において,我々のLIRは最先端構造類似度指標(SSIM)とPak Signal-to-Noise Ratio(PSNR)の最先端モデルに匹敵する性能を達成している。タスクのデノイング、デハージング、デブロアリングでは、パラメータサイズが約30\%の最先端モデルに匹敵するパフォーマンスを実現している。さらに、我々のLIRは、人間の美学とより一致したより良い視覚結果を生み出すことに注意する必要がある。

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