論文の概要: Empowering Image Recovery_ A Multi-Attention Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04617v2
• Date: Tue, 9 Apr 2024 08:20:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 11:30:54.460973
• Title: Empowering Image Recovery_ A Multi-Attention Approach
• Title（参考訳）: 画像回復の強化_マルチアテンションアプローチ
• Authors: Juan Wen, Yawei Li, Chao Zhang, Weiyan Hou, Radu Timofte, Luc Van Gool,
• Abstract要約: Diverse Restormer (DART) は、様々なソースからの情報を統合して復元課題に対処する画像復元手法である。 DARTは、全体的なパフォーマンスを高めるために、カスタマイズされたアテンションメカニズムを採用している。 5つの復元作業における評価は、常にDARTを最前線に配置する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 96.25892659985342
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose Diverse Restormer (DART), a novel image restoration method that effectively integrates information from various sources (long sequences, local and global regions, feature dimensions, and positional dimensions) to address restoration challenges. While Transformer models have demonstrated excellent performance in image restoration due to their self-attention mechanism, they face limitations in complex scenarios. Leveraging recent advancements in Transformers and various attention mechanisms, our method utilizes customized attention mechanisms to enhance overall performance. DART, our novel network architecture, employs windowed attention to mimic the selective focusing mechanism of human eyes. By dynamically adjusting receptive fields, it optimally captures the fundamental features crucial for image resolution reconstruction. Efficiency and performance balance are achieved through the LongIR attention mechanism for long sequence image restoration. Integration of attention mechanisms across feature and positional dimensions further enhances the recovery of fine details. Evaluation across five restoration tasks consistently positions DART at the forefront. Upon acceptance, we commit to providing publicly accessible code and models to ensure reproducibility and facilitate further research.
• Abstract（参考訳）: DART(Diverse Restormer)は,様々なソース(長周期,局所領域,大域領域,特徴次元,位置次元)からの情報を効果的に統合し,復元課題に対処する新しい画像復元手法である。 Transformerモデルは、自己保持機構による画像復元において優れた性能を示してきたが、複雑なシナリオでは制限に直面している。 近年のトランスフォーマーの進歩と各種アテンション機構を活用することで,アテンション機構をカスタマイズし,全体的な性能を向上させる。 我々の新しいネットワークアーキテクチャであるDARTは、人間の目の選択的な焦点決め機構を模倣するために、窓張りの注意を払っています。 受容場を動的に調整することにより、画像の解像度復元に不可欠な基本的特徴を最適に捉える。 長周期画像復元のためのLongIRアテンション機構により効率と性能のバランスを実現する。 特徴次元と位置次元をまたいだ注意機構の統合により、詳細の回復がさらに促進される。 5つの修復作業における評価は、常にDARTを最前線に配置する。 受け入れると、再現性を確保し、さらなる研究を促進するために、パブリックアクセス可能なコードとモデルを提供することを約束します。

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