論文の概要: WaveMixSR-V2: Enhancing Super-resolution with Higher Efficiency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10582v1
• Date: Mon, 16 Sep 2024 04:16:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 20:59:28.886796
• Title: WaveMixSR-V2: Enhancing Super-resolution with Higher Efficiency
• Title（参考訳）: WaveMixSR-V2:高効率で高解像度を実現する
• Authors: Pranav Jeevan, Neeraj Nixon, Amit Sethi,
• Abstract要約: 本稿では,従来の畳み込み層をピクセルシャッフル操作に置き換えることで,WaveMixSRアーキテクチャの拡張版を提案する。 我々の実験は、拡張モデルであるWaveMixSR-V2が、複数の超解像タスクにおいて、他のアーキテクチャよりも優れていることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.093503153499691
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in single image super-resolution have been predominantly driven by token mixers and transformer architectures. WaveMixSR utilized the WaveMix architecture, employing a two-dimensional discrete wavelet transform for spatial token mixing, achieving superior performance in super-resolution tasks with remarkable resource efficiency. In this work, we present an enhanced version of the WaveMixSR architecture by (1) replacing the traditional transpose convolution layer with a pixel shuffle operation and (2) implementing a multistage design for higher resolution tasks ($4\times$). Our experiments demonstrate that our enhanced model -- WaveMixSR-V2 -- outperforms other architectures in multiple super-resolution tasks, achieving state-of-the-art for the BSD100 dataset, while also consuming fewer resources, exhibits higher parameter efficiency, lower latency and higher throughput. Our code is available at https://github.com/pranavphoenix/WaveMixSR.
• Abstract（参考訳）: シングルイメージ超解像の最近の進歩は、主にトークンミキサーとトランスフォーマーアーキテクチャによって推進されている。 WaveMixSRは、空間トークンの混合に2次元の離散ウェーブレット変換を用い、資源効率の優れた超解像タスクにおいて優れた性能を実現した。 本稿では,(1)従来の変換畳み込み層をピクセルシャッフル操作に置き換え,(2)高分解能タスクのための多段階設計(4\times$)を実装することで,WaveMixSRアーキテクチャの強化版を提案する。 我々の実験は、強化されたモデルであるWaveMixSR-V2が、BSD100データセットの最先端を達成すると同時に、リソースの消費も少なく、パラメータ効率の向上、レイテンシの低減、スループットの向上など、複数の超高解像度タスクにおいて、他のアーキテクチャよりも優れていることを示した。 私たちのコードはhttps://github.com/pranavphoenix/WaveMixSR.comで利用可能です。

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