論文の概要: ML-CrAIST: Multi-scale Low-high Frequency Information-based Cross black Attention with Image Super-resolving Transformer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09940v1
- Date: Mon, 19 Aug 2024 12:23:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-20 16:24:38.635509
- Title: ML-CrAIST: Multi-scale Low-high Frequency Information-based Cross black Attention with Image Super-resolving Transformer
- Title（参考訳）: ML-CrAIST:超解像変換器を用いたマルチスケール低周波情報に基づくクロスブラックアテンション
- Authors: Alik Pramanick, Utsav Bheda, Arijit Sur,
- Abstract要約: この研究は、ML-CrAISTと呼ばれるトランスフォーマーベースの超解像アーキテクチャを提案する。
我々は空間的およびチャネル的自己アテンションを運用し、空間的およびチャネル的両方の次元から画素間相互作用を同時にモデル化する。
超解像のためのクロスアテンションブロックを考案し、低周波情報と高周波情報との相関について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.686808512438363
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recently, transformers have captured significant interest in the area of single-image super-resolution tasks, demonstrating substantial gains in performance. Current models heavily depend on the network's extensive ability to extract high-level semantic details from images while overlooking the effective utilization of multi-scale image details and intermediate information within the network. Furthermore, it has been observed that high-frequency areas in images present significant complexity for super-resolution compared to low-frequency areas. This work proposes a transformer-based super-resolution architecture called ML-CrAIST that addresses this gap by utilizing low-high frequency information in multiple scales. Unlike most of the previous work (either spatial or channel), we operate spatial and channel self-attention, which concurrently model pixel interaction from both spatial and channel dimensions, exploiting the inherent correlations across spatial and channel axis. Further, we devise a cross-attention block for super-resolution, which explores the correlations between low and high-frequency information. Quantitative and qualitative assessments indicate that our proposed ML-CrAIST surpasses state-of-the-art super-resolution methods (e.g., 0.15 dB gain @Manga109 $\times$4). Code is available on: https://github.com/Alik033/ML-CrAIST.
- Abstract（参考訳）: 近年、トランスフォーマーはシングルイメージ超解像タスクの領域において大きな関心を集めており、性能が著しく向上している。
現在のモデルは、ネットワーク内のマルチスケール画像の詳細と中間情報の有効利用を見越しながら、画像から高レベルのセマンティック詳細を抽出するネットワークの広範な能力に大きく依存している。
さらに, 画像中の高周波領域は低周波領域に比べて高分解能領域において著しく複雑であることがわかった。
本研究は,マルチスケールで低周波情報を活用することで,このギャップに対処する,ML-CrAISTと呼ばれるトランスフォーマーベースの超解像アーキテクチャを提案する。
従来の作業(空間的あるいはチャネル的)とは異なり、空間的およびチャネル的自己アテンション(英語版)を運用し、空間的およびチャネル的両方の次元から画素間相互作用を同時にモデル化し、空間的およびチャネル軸間の固有の相関を利用する。
さらに,低周波情報と高周波情報との相関関係を探索する超解像のためのクロスアテンションブロックを考案する。
定量的および定性的な評価は,ML-CrAISTが最先端の超解像法(例:0.15dB get @Manga109 $\times$4)を超越していることを示している。
コードは、https://github.com/Alik033/ML-CrAISTで入手できる。
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