論文の概要: HMANet: Hybrid Multi-Axis Aggregation Network for Image Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05001v1
• Date: Wed, 8 May 2024 12:14:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-09 14:35:00.677002
• Title: HMANet: Hybrid Multi-Axis Aggregation Network for Image Super-Resolution
• Title（参考訳）: HMANet:画像超解像のためのハイブリッドマルチ軸集約ネットワーク
• Authors: Shu-Chuan Chu, Zhi-Chao Dou, Jeng-Shyang Pan, Shaowei Weng, Junbao Li,
• Abstract要約: トランスフォーマーベースのネットワークは、限られた空間範囲からの入力情報しか利用できない。 本稿では,Hybrid Multi-Axis Aggregation Network (HMA)を提案する。 実験の結果,HMAはベンチマークデータセットの最先端手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.7341750484636975
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transformer-based methods have demonstrated excellent performance on super-resolution visual tasks, surpassing conventional convolutional neural networks. However, existing work typically restricts self-attention computation to non-overlapping windows to save computational costs. This means that Transformer-based networks can only use input information from a limited spatial range. Therefore, a novel Hybrid Multi-Axis Aggregation network (HMA) is proposed in this paper to exploit feature potential information better. HMA is constructed by stacking Residual Hybrid Transformer Blocks(RHTB) and Grid Attention Blocks(GAB). On the one side, RHTB combines channel attention and self-attention to enhance non-local feature fusion and produce more attractive visual results. Conversely, GAB is used in cross-domain information interaction to jointly model similar features and obtain a larger perceptual field. For the super-resolution task in the training phase, a novel pre-training method is designed to enhance the model representation capabilities further and validate the proposed model's effectiveness through many experiments. The experimental results show that HMA outperforms the state-of-the-art methods on the benchmark dataset. We provide code and models at https://github.com/korouuuuu/HMA.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーに基づく手法は、従来の畳み込みニューラルネットワークを超越した超高解像度視覚タスクにおいて優れた性能を示した。 しかし、既存の作業は通常、計算コストを削減するために、自己アテンション計算をオーバーラップしないウィンドウに制限する。 つまり、Transformerベースのネットワークは、限られた空間範囲からの入力情報しか利用できない。 そこで本稿では,機能的ポテンシャル情報を活用するために,Hybrid Multi-Axis Aggregation Network (HMA)を提案する。 HMAはResidual Hybrid Transformer Blocks(RHTB)とGrid Attention Blocks(GAB)を積み重ねて構築される。 一方、RHTBはチャネルアテンションと自己アテンションを組み合わせることで、非局所的な特徴融合を強化し、より魅力的な視覚的結果をもたらす。 逆に、GABはドメイン間の情報相互作用において、類似した特徴を共同でモデル化し、より大きな知覚場を得るために用いられる。 訓練段階における超高分解能タスクに対しては,モデル表現能力をさらに向上し,多くの実験を通じて提案したモデルの有効性を検証するために,新しい事前学習法が設計されている。 実験の結果,HMAはベンチマークデータセットの最先端手法よりも優れていた。 私たちはhttps://github.com/korouuuuu/HMA.comでコードとモデルを提供しています。

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