論文の概要: Mansformer: Efficient Transformer of Mixed Attention for Image Deblurring and Beyond

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06135v1
• Date: Tue, 9 Apr 2024 09:02:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-04-10 15:19:37.107810
• Title: Mansformer: Efficient Transformer of Mixed Attention for Image Deblurring and Beyond
• Title（参考訳）: マンスフォーマー:画像の劣化と超過に対する混合注意の効率的な変換器
• Authors: Pin-Hung Kuo, Jinshan Pan, Shao-Yi Chien, Ming-Hsuan Yang,
• Abstract要約: マンスフォーマー(Mansformer)は、複数の自己注意、ゲート、多層知覚を組み合わせた混合注意変換器である。 画像の劣化が主なターゲットであり, 定量的, 質的な評価により, この手法は最先端の手法に対して良好に機能することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.07963453448328
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformer has made an enormous success in natural language processing and high-level vision over the past few years. However, the complexity of self-attention is quadratic to the image size, which makes it infeasible for high-resolution vision tasks. In this paper, we propose the Mansformer, a Transformer of mixed attention that combines multiple self-attentions, gate, and multi-layer perceptions (MLPs), to explore and employ more possibilities of self-attention. Taking efficiency into account, we design four kinds of self-attention, whose complexities are all linear. By elaborate adjustment of the tensor shapes and dimensions for the dot product, we split the typical self-attention of quadratic complexity into four operations of linear complexity. To adaptively merge these different kinds of self-attention, we take advantage of an architecture similar to Squeeze-and-Excitation Networks. Furthermore, we make it to merge the two-staged Transformer design into one stage by the proposed gated-dconv MLP. Image deblurring is our main target, while extensive quantitative and qualitative evaluations show that this method performs favorably against the state-of-the-art methods far more than simply deblurring. The source codes and trained models will be made available to the public.
• Abstract（参考訳）: Transformerはここ数年、自然言語処理とハイレベルなビジョンで大きな成功を収めてきた。 しかし、自己注意の複雑さは画像サイズに二次的であるため、高解像度の視覚タスクでは実現不可能である。 本稿では,マルチアテンション,ゲート,多層認識(MLP)を組み合わせた混合注意変換器Mansformerを提案する。 効率を考慮すると、複雑度はすべて線形である4種類の自己注意を設計する。 点積のテンソル形状と次元を精巧に調整することにより、2次複雑性の典型的な自己アテンションを線形複雑性の4つの演算に分割する。 これらの種類の自己注意を適応的にマージするには、Squeeze-and-Excitation Networksのようなアーキテクチャを利用する。 さらに,2段トランスフォーマー設計を1段にマージする。 画像のデブロアリングが主なターゲットであり,定量的および定性的な評価により,この手法は単にデブロアリングよりもむしろ最先端の手法に対して好適に機能することが示された。 ソースコードとトレーニングされたモデルが一般公開される予定だ。

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