論文の概要: AMSA-UNet: An Asymmetric Multiple Scales U-net Based on Self-attention for Deblurring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09015v1
• Date: Thu, 13 Jun 2024 11:39:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-14 18:24:52.045241
• Title: AMSA-UNet: An Asymmetric Multiple Scales U-net Based on Self-attention for Deblurring
• Title（参考訳）: AMSA-UNet:デブロアリングのための自己注意に基づく非対称多重スケールU-net
• Authors: Yingying Wang,
• Abstract要約: asymmetric multiple scales U-net based on self-attention (AMSA-UNet) was proposed to improve the accuracy and compute complexity。 マルチスケールなU字型アーキテクチャを導入することで、ネットワークはグローバルレベルでぼやけた領域に集中でき、ローカルレベルで画像の詳細を回復することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.00986132499006
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The traditional ingle-scale U-Net often leads to the loss of spatial information during deblurring, which affects the deblurring accracy. Additionally, due to the convolutional method's limitation in capturing long-range dependencies, the quality of the recovered image is degraded. To address the above problems, an asymmetric multiple scales U-net based on self-attention (AMSA-UNet) is proposed to improve the accuracy and computational complexity. By introducing a multiple-scales U shape architecture, the network can focus on blurry regions at the global level and better recover image details at the local level. In order to overcome the limitations of traditional convolutional methods in capturing the long-range dependencies of information, a self-attention mechanism is introduced into the decoder part of the backbone network, which significantly increases the model's receptive field, enabling it to pay more attention to semantic information of the image, thereby producing more accurate and visually pleasing deblurred images. What's more, a frequency domain-based computation method was introduced to reduces the computation amount. The experimental results demonstrate that the proposed method exhibits significant improvements in both accuracy and speed compared to eight excellent methods
• Abstract（参考訳）: 伝統的なイングルスケールのU-Netは、しばしば退色中に空間情報が失われる。 また、畳み込み法による長距離依存の捕捉の制限により、回復した画像の品質が低下する。 上記の問題に対処するために,自己アテンション(AMSA-UNet)に基づく非対称多重U-netを提案する。 マルチスケールなU字型アーキテクチャを導入することで、ネットワークはグローバルレベルでぼやけた領域に集中でき、ローカルレベルで画像の詳細を回復することができる。 情報の長距離依存性を捕捉する従来の畳み込み手法の限界を克服するため、バックボーンネットワークのデコーダ部に自己認識機構を導入し、モデルの受容領域を大幅に増加させ、画像の意味情報により多くの注意を払って、より正確で視覚的に満足な画像を生成する。 さらに、周波数領域に基づく計算手法を導入し、計算量を削減した。 実験の結果,提案手法は8つの優れた手法と比較して精度と速度の両面で有意な改善を示した。

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