論文の概要: DeblurDiNAT: A Generalizable Transformer for Perceptual Image Deblurring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13163v4
• Date: Mon, 04 Nov 2024 22:45:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 14:56:34.917472
• Title: DeblurDiNAT: A Generalizable Transformer for Perceptual Image Deblurring
• Title（参考訳）: DeblurDiNAT: 知覚的画像劣化のための一般化可能な変換器
• Authors: Hanzhou Liu, Binghan Li, Chengkai Liu, Mi Lu,
• Abstract要約: DeblurDiNATは汎用的で効率的なエンコーダ・デコーダ変換器であり、地上の真実に近いクリーンな画像を復元する。 本稿では,線形フィードフォワードネットワークと非線形デュアルステージ機能融合モジュールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5124439914522694
• License:
• Abstract: Although prior state-of-the-art (SOTA) deblurring networks achieve high metric scores on synthetic datasets, there are two challenges which prevent them from perceptual image deblurring. First, a deblurring model overtrained on synthetic datasets may collapse in a broad range of unseen real-world scenarios. Second, the conventional metrics PSNR and SSIM may not correctly reflect the perceptual quality observed by human eyes. To this end, we propose DeblurDiNAT, a generalizable and efficient encoder-decoder Transformer which restores clean images visually close to the ground truth. We adopt an alternating dilation factor structure to capture local and global blur patterns. We propose a local cross-channel learner to assist self-attention layers to learn short-range cross-channel relationships. In addition, we present a linear feed-forward network and a non-linear dual-stage feature fusion module for faster feature propagation across the network. Compared to nearest competitors, our model demonstrates the strongest generalization ability and achieves the best perceptual quality on mainstream image deblurring datasets with 3%-68% fewer parameters.
• Abstract（参考訳）: 従来のSOTA(State-of-the-art Deblurring Network)は,合成データセットの高得点を達成できたが,知覚的画像の劣化を防ぐ2つの課題がある。 まず、合成データセットで過度に訓練された遅延モデルは、目に見えない現実世界のシナリオで崩壊する可能性がある。 第2に、従来の測度PSNRとSSIMは、人間の目で観察される知覚品質を正しく反映していない可能性がある。 この目的のために,地上の真実に近いクリーンな画像を復元する汎用的で効率的なエンコーダ・デコーダ変換器であるDeblurDiNATを提案する。 局所的およびグローバルなぼやけパターンを捉えるために、交互に拡張因子構造を採用する。 本稿では,短距離チャネル間の関係を学習するための自己注意層を支援するローカルチャネル学習者を提案する。 さらに,線形フィードフォワードネットワークと非線形デュアルステージ機能融合モジュールを提案し,ネットワーク間の高速な特徴伝搬を実現する。 最寄りの競合と比較して,本モデルは最強の一般化能力を示し,3%～68%のパラメータを持つ主流画像デブロアリングデータセット上で最高の知覚品質を実現する。

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