Fugu-MT 論文翻訳(概要): DRCT: Saving Image Super-resolution away from Information Bottleneck

論文の概要: DRCT: Saving Image Super-resolution away from Information Bottleneck

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00722v4
Date: Mon, 15 Apr 2024 17:53:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-17 22:17:00.352774
Title: DRCT: Saving Image Super-resolution away from Information Bottleneck
Title（参考訳）: DRCT:画像の超解像度をインフォメーション・ボトルネックから遠ざける
Authors: Chih-Chung Hsu, Chia-Ming Lee, Yi-Shiuan Chou,
Abstract要約: 低レベルのビジョンタスクに対するビジョントランスフォーマーベースのアプローチは、広く成功している。空間情報の損失を軽減するため,Dense-Residual-Connected Transformer (DRCT)を提案する。提案手法は,ベンチマークデータセットの最先端手法を超越した手法である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.765333471208582
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In recent years, Vision Transformer-based approaches for low-level vision tasks have achieved widespread success. Unlike CNN-based models, Transformers are more adept at capturing long-range dependencies, enabling the reconstruction of images utilizing non-local information. In the domain of super-resolution, Swin-transformer-based models have become mainstream due to their capability of global spatial information modeling and their shifting-window attention mechanism that facilitates the interchange of information between different windows. Many researchers have enhanced model performance by expanding the receptive fields or designing meticulous networks, yielding commendable results. However, we observed that it is a general phenomenon for the feature map intensity to be abruptly suppressed to small values towards the network's end. This implies an information bottleneck and a diminishment of spatial information, implicitly limiting the model's potential. To address this, we propose the Dense-residual-connected Transformer (DRCT), aimed at mitigating the loss of spatial information and stabilizing the information flow through dense-residual connections between layers, thereby unleashing the model's potential and saving the model away from information bottleneck. Experiment results indicate that our approach surpasses state-of-the-art methods on benchmark datasets and performs commendably at the NTIRE-2024 Image Super-Resolution (x4) Challenge. Our source code is available at https://github.com/ming053l/DRCT
Abstract（参考訳）: 近年、低レベル視覚タスクに対するビジョントランスフォーマーベースのアプローチは広く成功している。 CNNベースのモデルとは異なり、Transformerは長距離依存のキャプチャに適しており、非ローカル情報を利用したイメージの再構築を可能にする。超解像領域では、グローバル空間情報モデリングの能力と異なるウィンドウ間の情報交換を容易にするシフトウインドウアテンション機構により、スウィントランスフォーマーベースのモデルが主流となっている。多くの研究者は、受容場を拡張したり、繊細なネットワークを設計することでモデル性能を向上し、賞賛できる結果を得た。しかし,特徴写像強度がネットワークの終端に向かって小さな値に突然抑制されることは一般的な現象であることがわかった。これは、情報のボトルネックと空間情報の減少を意味し、モデルの可能性は暗黙的に制限される。そこで本研究では,Dense-Residual-connect Transformer (DRCT) を提案し,空間情報の損失を軽減し,層間密な残差接続を通して情報の流れを安定化させることにより,モデルのポテンシャルを解放し,情報のボトルネックからモデルを救う。実験の結果,提案手法はベンチマークデータセットの最先端手法を超越し,NTIRE-2024 Image Super-Resolution (x4) Challengeで高い精度で実行可能であることがわかった。ソースコードはhttps://github.com/ming053l/DRCTで公開されている。

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