論文の概要: Infrared Image Super-Resolution via Lightweight Information Split Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10561v3
• Date: Mon, 27 May 2024 07:18:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 05:27:58.062900
• Title: Infrared Image Super-Resolution via Lightweight Information Split Network
• Title（参考訳）: 軽量情報分割ネットワークによる赤外画像超解像
• Authors: Shijie Liu, Kang Yan, Feiwei Qin, Changmiao Wang, Ruiquan Ge, Kai Zhang, Jie Huang, Yong Peng, Jin Cao,
• Abstract要約: LISN(Lightweight Information Split Network)と呼ばれる,新しい,効率的で高精度な単一赤外線画像SRモデルを提案する。 LISNは、浅部特徴抽出、深部特徴抽出、高密度特徴融合、高分解能赤外線画像再構成の4つの主要成分からなる。 このモデルにおける重要な革新は、深い特徴抽出のための軽量情報分割ブロック(LISB)の導入である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.767636844406493
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Single image super-resolution (SR) is an established pixel-level vision task aimed at reconstructing a high-resolution image from its degraded low-resolution counterpart. Despite the notable advancements achieved by leveraging deep neural networks for SR, most existing deep learning architectures feature an extensive number of layers, leading to high computational complexity and substantial memory demands. These issues become particularly pronounced in the context of infrared image SR, where infrared devices often have stringent storage and computational constraints. To mitigate these challenges, we introduce a novel, efficient, and precise single infrared image SR model, termed the Lightweight Information Split Network (LISN). The LISN comprises four main components: shallow feature extraction, deep feature extraction, dense feature fusion, and high-resolution infrared image reconstruction. A key innovation within this model is the introduction of the Lightweight Information Split Block (LISB) for deep feature extraction. The LISB employs a sequential process to extract hierarchical features, which are then aggregated based on the relevance of the features under consideration. By integrating channel splitting and shift operations, the LISB successfully strikes an optimal balance between enhanced SR performance and a lightweight framework. Comprehensive experimental evaluations reveal that the proposed LISN achieves superior performance over contemporary state-of-the-art methods in terms of both SR quality and model complexity, affirming its efficacy for practical deployment in resource-constrained infrared imaging applications.
• Abstract（参考訳）: 単一画像超解像(Single Image Super- resolution, SR)は、分解能の低い高解像度画像から高解像度画像を再構成することを目的とした、確立された画素レベルの視覚タスクである。 SRにディープニューラルネットワークを活用することで達成された顕著な進歩にもかかわらず、既存のディープラーニングアーキテクチャの多くは、多数のレイヤを特徴としており、高い計算複雑性と実質的なメモリ要求につながっている。 これらの問題は赤外線画像SRの文脈で特に顕著になり、赤外線デバイスは厳しい記憶と計算の制約があることが多い。 これらの課題を軽減するため,LISN(Lightweight Information Split Network)と呼ばれる,新しい,効率的で高精度な単一赤外線画像SRモデルを導入する。 LISNは、浅部特徴抽出、深部特徴抽出、高密度特徴融合、高分解能赤外線画像再構成の4つの主要成分からなる。 このモデルにおける重要な革新は、深い特徴抽出のための軽量情報分割ブロック(LISB)の導入である。 LISBは、階層的特徴を抽出するシーケンシャルなプロセスを採用し、検討中の特徴の関連性に基づいて集約される。 チャネル分割とシフト操作を統合することで、LISBはSR性能の向上と軽量フレームワークの最適バランスを達成できる。 総合的な実験的評価により,提案したLISNは,SR品質とモデル複雑度の両方の観点から,現代の最先端手法よりも優れた性能を達成し,資源制約赤外線イメージングアプリケーションにおける実用的展開の有効性が確認された。

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