論文の概要: Learning Enriched Features via Selective State Spaces Model for Efficient Image Deblurring
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.20106v2
- Date: Fri, 5 Apr 2024 10:29:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-08 18:06:16.480190
- Title: Learning Enriched Features via Selective State Spaces Model for Efficient Image Deblurring
- Title（参考訳）: 効率的な画像分解のための選択状態空間モデルによるリッチな特徴の学習
- Authors: Hu Gao, Depeng Dang,
- Abstract要約: Image Deblurringは、高品質な画像を、それに対応するぼやけた画像から復元することを目的としている。
本稿では、選択状態空間モデルを利用して、リッチで正確な特徴を集約する効率的な画像デブロアリングネットワークを提案する。
実験により,提案手法は広く用いられているベンチマークにおいて,最先端の手法よりも優れていることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Image deblurring aims to restore a high-quality image from its corresponding blurred. The emergence of CNNs and Transformers has enabled significant progress. However, these methods often face the dilemma between eliminating long-range degradation perturbations and maintaining computational efficiency. While the selective state space model (SSM) shows promise in modeling long-range dependencies with linear complexity, it also encounters challenges such as local pixel forgetting and channel redundancy. To address this issue, we propose an efficient image deblurring network that leverages selective state spaces model to aggregate enriched and accurate features. Specifically, we introduce an aggregate local and global information block (ALGBlock) designed to effectively capture and integrate both local invariant properties and non-local information. The ALGBlock comprises two primary modules: a module for capturing local and global features (CLGF), and a feature aggregation module (FA). The CLGF module is composed of two branches: the global branch captures long-range dependency features via a selective state spaces model, while the local branch employs simplified channel attention to model local connectivity, thereby reducing local pixel forgetting and channel redundancy. In addition, we design a FA module to accentuate the local part by recalibrating the weight during the aggregation of the two branches for restoration. Experimental results demonstrate that the proposed method outperforms state-of-the-art approaches on widely used benchmarks.
- Abstract（参考訳）: Image Deblurringは、高品質な画像を、それに対応するぼやけた画像から復元することを目的としている。
CNNとTransformersの出現は、大きな進歩をもたらした。
しかし、これらの手法は、長距離劣化摂動を排除し、計算効率を維持するというジレンマに直面することが多い。
選択状態空間モデル(SSM)は、線形複雑性を伴う長距離依存のモデリングにおいて有望であるが、局所画素の忘れやチャネルの冗長性といった問題にも遭遇する。
この問題に対処するために、選択状態空間モデルを利用して、リッチで正確な特徴を集約する効率的な画像デブロアリングネットワークを提案する。
具体的には,局所的不変性と非局所的情報の両方を効果的に捕捉・統合するために,局所的およびグローバルな情報ブロック(ALGBlock)を導入する。
ALGBlockは、ローカル機能とグローバル機能(CLGF)をキャプチャするモジュールと、機能集約モジュール(FA)の2つの主要なモジュールから構成されている。
CLGFモジュールは2つのブランチで構成されており、グローバルブランチは選択された状態空間モデルを介して長距離依存機能をキャプチャし、ローカルブランチは単純化されたチャネルアテンションを使用してローカル接続をモデル化し、ローカルピクセルの忘れとチャネル冗長性を低減している。
さらに,2つの枝の集合時の重みを補正し,局所的な部分のアクセント付けを行うFAモジュールを設計した。
実験により,提案手法は広く用いられているベンチマークにおいて,最先端の手法よりも優れていることが示された。
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