論文の概要: Multi-Expert Adaptive Selection: Task-Balancing for All-in-One Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19139v1
• Date: Sat, 27 Jul 2024 01:13:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-30 19:40:49.311683
• Title: Multi-Expert Adaptive Selection: Task-Balancing for All-in-One Image Restoration
• Title（参考訳）: マルチエキスパート適応選択:オールインワン画像復元のためのタスクバランシング
• Authors: Xiaoyan Yu, Shen Zhou, Huafeng Li, Liehuang Zhu,
• Abstract要約: マルチタスク画像復元のためのマルチエキスパート適応選択機構を提案する。 このスキームは、入力画像の内容と現在のタスクのプロンプトに応じて、エキスパートライブラリから最も適した専門家を適応的に選択する。 実験の結果,提案手法は既存手法よりも有効かつ優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.04384107349706
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The use of a single image restoration framework to achieve multi-task image restoration has garnered significant attention from researchers. However, several practical challenges remain, including meeting the specific and simultaneous demands of different tasks, balancing relationships between tasks, and effectively utilizing task correlations in model design. To address these challenges, this paper explores a multi-expert adaptive selection mechanism. We begin by designing a feature representation method that accounts for both the pixel channel level and the global level, encompassing low-frequency and high-frequency components of the image. Based on this method, we construct a multi-expert selection and ensemble scheme. This scheme adaptively selects the most suitable expert from the expert library according to the content of the input image and the prompts of the current task. It not only meets the individualized needs of different tasks but also achieves balance and optimization across tasks. By sharing experts, our design promotes interconnections between different tasks, thereby enhancing overall performance and resource utilization. Additionally, the multi-expert mechanism effectively eliminates irrelevant experts, reducing interference from them and further improving the effectiveness and accuracy of image restoration. Experimental results demonstrate that our proposed method is both effective and superior to existing approaches, highlighting its potential for practical applications in multi-task image restoration.
• Abstract（参考訳）: マルチタスク画像復元を実現するための単一の画像復元フレームワークの使用は、研究者から大きな注目を集めている。 しかし、異なるタスクの具体的かつ同時的な要求を満たすこと、タスク間の関係のバランスをとること、モデル設計におけるタスク相関を効果的に活用することなど、いくつかの実践的な課題が残っている。 これらの課題に対処するために,マルチエキスパート適応選択機構について検討する。 画像の低周波・高周波成分を含む画素チャネルレベルとグローバルレベルの両方を考慮した特徴表現法を設計することから始める。 この方法に基づいて,マルチエキスパートの選択とアンサンブルのスキームを構築する。 このスキームは、入力画像の内容と現在のタスクのプロンプトに応じて、エキスパートライブラリから最も適した専門家を適応的に選択する。 異なるタスクの個別のニーズを満たすだけでなく、タスク間のバランスと最適化も達成します。 専門家を共有することで、我々の設計は異なるタスク間の相互接続を促進し、全体的なパフォーマンスと資源利用を向上させる。 さらに、このマルチエキスパート機構は、無関係の専門家を効果的に排除し、それらからの干渉を低減し、画像復元の有効性と精度をさらに向上させる。 実験により,提案手法は既存手法よりも効果的かつ優れたものであり,マルチタスク画像復元の実用化の可能性を強調した。

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