論文の概要: Sharing Key Semantics in Transformer Makes Efficient Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20008v1
• Date: Thu, 30 May 2024 12:45:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 14:28:22.597659
• Title: Sharing Key Semantics in Transformer Makes Efficient Image Restoration
• Title（参考訳）: 変圧器におけるキーセマンティクスの共有による画像復元
• Authors: Bin Ren, Yawei Li, Jingyun Liang, Rakesh Ranjan, Mengyuan Liu, Rita Cucchiara, Luc Van Gool, Ming-Hsuan Yang, Nicu Sebe,
• Abstract要約: 視覚変換器(ViT)の基盤となる自己注意機構は、意味的に無関係なオブジェクトや領域であっても、すべてのグローバルな手がかりを包含する傾向がある。 本稿では,Transformer for IR(すなわちSemanIR)を通じて重要なセマンティクスを共有することで,画像復元の性能を向上させることを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 148.22790334216117
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image Restoration (IR), a classic low-level vision task, has witnessed significant advancements through deep models that effectively model global information. Notably, the Vision Transformers (ViTs) emergence has further propelled these advancements. When computing, the self-attention mechanism, a cornerstone of ViTs, tends to encompass all global cues, even those from semantically unrelated objects or regions. This inclusivity introduces computational inefficiencies, particularly noticeable with high input resolution, as it requires processing irrelevant information, thereby impeding efficiency. Additionally, for IR, it is commonly noted that small segments of a degraded image, particularly those closely aligned semantically, provide particularly relevant information to aid in the restoration process, as they contribute essential contextual cues crucial for accurate reconstruction. To address these challenges, we propose boosting IR's performance by sharing the key semantics via Transformer for IR (i.e., SemanIR) in this paper. Specifically, SemanIR initially constructs a sparse yet comprehensive key-semantic dictionary within each transformer stage by establishing essential semantic connections for every degraded patch. Subsequently, this dictionary is shared across all subsequent transformer blocks within the same stage. This strategy optimizes attention calculation within each block by focusing exclusively on semantically related components stored in the key-semantic dictionary. As a result, attention calculation achieves linear computational complexity within each window. Extensive experiments across 6 IR tasks confirm the proposed SemanIR's state-of-the-art performance, quantitatively and qualitatively showcasing advancements.
• Abstract（参考訳）: 古典的な低レベル視覚タスクである画像復元(IR)は、グローバル情報を効果的にモデル化するディープモデルを通じて、大幅な進歩をみせた。 視覚変換器(ViT)の出現により、これらの進歩はさらに加速した。 計算において、ViTの基盤となる自己注意機構は、意味的に無関係なオブジェクトや領域であっても、すべてのグローバルな手がかりを包含する傾向にある。 この傾きは、特に高い入力解像度で計算の非効率性を導入し、無関係な情報を処理する必要があるため、効率を損なう。 さらに、IRでは、劣化した画像の小さな部分、特にセマンティックに密に整合した部分)が、正確な復元に不可欠な重要な文脈的手がかりに寄与するため、回復プロセスを支援するために特に関連性のある情報を提供するのが一般的である。 これらの課題に対処するため、本論文では、Transformer for IR(すなわちSemanIR)を通じて重要なセマンティクスを共有することにより、IRの性能を向上させることを提案する。 具体的には、SemanIRは当初、分解されたパッチごとに重要なセマンティック接続を確立することで、各トランスフォーマーステージ内でスパースだが包括的なキー・セマンティック辞書を構築している。 その後、この辞書は同じステージ内の全ての変圧器ブロック間で共有される。 この戦略は、キー・セマンティック辞書に格納された意味的関連コンポーネントにのみ焦点をあてて、各ブロック内の注意計算を最適化する。 その結果、注意計算は各ウィンドウ内で線形計算複雑性を実現する。 6つのIRタスクにわたる広範囲な実験は、提案されたセマン赤外線の最先端性能を定量的かつ質的に証明している。

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