論文の概要: Lightweight single-image super-resolution network based on dual paths

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06590v2
• Date: Tue, 24 Sep 2024 16:24:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 22:05:05.690801
• Title: Lightweight single-image super-resolution network based on dual paths
• Title（参考訳）: 双対経路に基づく軽量シングルイメージ超解像ネットワーク
• Authors: Li Ke, Liu Yukai,
• Abstract要約: ディープラーニングのシングルイメージ超解像(SISR)アルゴリズムには,畳み込みニューラルネットワークとTransformerに基づく2つのモデルがある。 本稿では,2方向相補的畳み込みとトランスフォーマーに基づく,軽量なマルチスケール機能融合ネットワークモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.552480439325792
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The single image super-resolution(SISR) algorithms under deep learning currently have two main models, one based on convolutional neural networks and the other based on Transformer. The former uses the stacking of convolutional layers with different convolutional kernel sizes to design the model, which enables the model to better extract the local features of the image; the latter uses the self-attention mechanism to design the model, which allows the model to establish long-distance dependencies between image pixel points through the self-attention mechanism and then better extract the global features of the image. However, both of the above methods face their problems. Based on this, this paper proposes a new lightweight multi-scale feature fusion network model based on two-way complementary convolutional and Transformer, which integrates the respective features of Transformer and convolutional neural networks through a two-branch network architecture, to realize the mutual fusion of global and local information. Meanwhile, considering the partial loss of information caused by the low-pixel images trained by the deep neural network, this paper designs a modular connection method of multi-stage feature supplementation to fuse the feature maps extracted from the shallow stage of the model with those extracted from the deep stage of the model, to minimize the loss of the information in the feature images that is beneficial to the image restoration as much as possible, to facilitate the obtaining of a higher-quality restored image. The practical results finally show that the model proposed in this paper is optimal in image recovery performance when compared with other lightweight models with the same amount of parameters.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングのシングルイメージ超解像(SISR)アルゴリズムには,畳み込みニューラルネットワークとTransformerに基づく2つのモデルがある。 前者は畳み込みカーネルサイズが異なる畳み込みレイヤを積み重ねて設計し、後者はモデルの局所的な特徴をよりよく抽出し、後者はモデルの設計に自己保持機構を使用し、後者は自己保持機構を通じて画像画素点間の長距離依存性を確立し、画像のグローバルな特徴をよりよく抽出することを可能にする。 しかし、どちらの方法も問題に直面している。 そこで本研究では,トランスフォーマーと畳み込みニューラルネットワークの各特徴を2分岐ネットワークアーキテクチャで統合し,グローバル情報とローカル情報の相互融合を実現する,双方向補完畳み込みとトランスフォーマーに基づく,軽量なマルチスケール機能融合ネットワークモデルを提案する。 一方、深層ニューラルネットワークによりトレーニングされた低画素画像による情報部分的損失を考慮し、モデルの浅層から抽出した特徴マップとモデル深層から抽出した特徴マップを融合させ、画像復元に有効である特徴画像における情報の損失を極力小さくし、高品質な復元画像の取得を容易にするために、多段特徴補足のモジュール接続方式を設計する。 実測結果から,本論文で提案するモデルは,同じパラメータを持つ他の軽量モデルと比較して,画像回復性能に最適であることが示された。

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