論文の概要: DeblurDiNAT: A Compact Model with Exceptional Generalization and Visual Fidelity on Unseen Domains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13163v5
• Date: Wed, 15 Jan 2025 18:45:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-16 15:50:22.050674
• Title: DeblurDiNAT: A Compact Model with Exceptional Generalization and Visual Fidelity on Unseen Domains
• Title（参考訳）: DeblurDiNAT: 例外的一般化と見えないドメインに対する視覚的忠実度を備えたコンパクトモデル
• Authors: Hanzhou Liu, Binghan Li, Chengkai Liu, Mi Lu,
• Abstract要約: DeDiNATはDilated Neighborhood Attentionに基づくデブロアリングトランスフォーマーである。 チャンネル横断学習者は、隣接するチャンネル間の短距離関係を理解するためにトランスフォーマーブロックを支援する。 最先端モデルと比較して、コンパクトなDeDiNATはより優れた一般化能力を示し、知覚的メトリクスにおいて顕著な性能を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5124439914522694
• License:
• Abstract: Recent deblurring networks have effectively restored clear images from the blurred ones. However, they often struggle with generalization to unknown domains. Moreover, these models typically focus on distortion metrics such as PSNR and SSIM, neglecting the critical aspect of metrics aligned with human perception. To address these limitations, we propose DeblurDiNAT, a deblurring Transformer based on Dilated Neighborhood Attention. First, DeblurDiNAT employs an alternating dilation factor paradigm to capture both local and global blurred patterns, enhancing generalization and perceptual clarity. Second, a local cross-channel learner aids the Transformer block to understand the short-range relationships between adjacent channels. Additionally, we present a linear feed-forward network with a simple while effective design. Finally, a dual-stage feature fusion module is introduced as an alternative to the existing approach, which efficiently process multi-scale visual information across network levels. Compared to state-of-the-art models, our compact DeblurDiNAT demonstrates superior generalization capabilities and achieves remarkable performance in perceptual metrics, while maintaining a favorable model size.
• Abstract（参考訳）: 最近の劣化ネットワークは、ぼやけた画像から効果的に鮮明なイメージを復元している。 しかし、しばしば未知の藩への一般化に苦しむ。 さらに、これらのモデルは典型的にはPSNRやSSIMのような歪みメトリクスに焦点を合わせ、人間の知覚に合わせたメトリクスの重要な側面を無視している。 これらの制約に対処するため,Dilated Neighborhood Attentionに基づくデブロア変換器であるDeblurDiNATを提案する。 第一に、DeblurDiNATは、局所的およびグローバルなぼやけたパターンを捕捉し、一般化と知覚的明瞭度を高めるために、交互に拡張係数のパラダイムを使用する。 第二に、ローカルなクロスチャネル学習者は、隣接するチャネル間の短距離関係を理解するためにTransformerブロックを支援する。 さらに,線形フィードフォワードネットワークをシンプルかつ効率的な設計で提案する。 最後に,ネットワークレベルのマルチスケール視覚情報を効率的に処理する既存手法の代替として,デュアルステージ機能融合モジュールを導入する。 最先端モデルと比較して,私たちのコンパクトなDeblurDiNATは優れた一般化能力を示し,良好なモデルサイズを維持しつつ,知覚的メトリクスにおいて顕著な性能を実現している。

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