論文の概要: Complexity Experts are Task-Discriminative Learners for Any Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18466v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 15:58:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:26:22.408178
• Title: Complexity Experts are Task-Discriminative Learners for Any Image Restoration
• Title（参考訳）: 複雑度の専門家は、任意の画像復元のためのタスク識別学習者である
• Authors: Eduard Zamfir, Zongwei Wu, Nancy Mehta, Yuedong Tan, Danda Pani Paudel, Yulun Zhang, Radu Timofte,
• Abstract要約: 複雑性の専門家" - 様々な計算複雑性と受容的なフィールドを持つフレキシブルな専門家ブロックを紹介します。 この選好は、タスク固有の割り当てを効果的に推進し、適切な複雑さを持つ専門家にタスクを割り当てる。 提案したMoCE-IRモデルは最先端の手法より優れており、その効率性と実用性が確認されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.46313715427928
• License:
• Abstract: Recent advancements in all-in-one image restoration models have revolutionized the ability to address diverse degradations through a unified framework. However, parameters tied to specific tasks often remain inactive for other tasks, making mixture-of-experts (MoE) architectures a natural extension. Despite this, MoEs often show inconsistent behavior, with some experts unexpectedly generalizing across tasks while others struggle within their intended scope. This hinders leveraging MoEs' computational benefits by bypassing irrelevant experts during inference. We attribute this undesired behavior to the uniform and rigid architecture of traditional MoEs. To address this, we introduce ``complexity experts" -- flexible expert blocks with varying computational complexity and receptive fields. A key challenge is assigning tasks to each expert, as degradation complexity is unknown in advance. Thus, we execute tasks with a simple bias toward lower complexity. To our surprise, this preference effectively drives task-specific allocation, assigning tasks to experts with the appropriate complexity. Extensive experiments validate our approach, demonstrating the ability to bypass irrelevant experts during inference while maintaining superior performance. The proposed MoCE-IR model outperforms state-of-the-art methods, affirming its efficiency and practical applicability. The source will be publicly made available at \href{https://eduardzamfir.github.io/moceir/}{\texttt{eduardzamfir.github.io/MoCE-IR/}}
• Abstract（参考訳）: オールインワン画像復元モデルの最近の進歩は、統一されたフレームワークを通じて多様な劣化に対処する能力に革命をもたらした。 しかし、特定のタスクに関連付けられたパラメータは、他のタスクでは動作しないことが多く、Mixix-of-experts (MoE)アーキテクチャを自然な拡張にする。 それにもかかわらず、MoEはしばしば矛盾した振る舞いを示し、ある専門家は予想外のタスクを一般化し、他の専門家は意図した範囲内で苦労する。 これにより、推論中に無関係な専門家をバイパスすることで、MoEsの計算上の利点を活用できなくなる。 我々は、この望ましくない振る舞いを、従来のMoEの均一かつ厳密なアーキテクチャに帰着する。 これに対処するために、計算の複雑さと受容の場が変化するフレキシブルな専門家ブロック「複雑な専門家」を紹介します。 重要な課題は、分解の複雑さが事前に不明であるため、各専門家にタスクを割り当てることである。 したがって、より少ない複雑さに対する単純なバイアスでタスクを実行する。 驚いたことに、この選好はタスク固有の割り当てを効果的に促し、適切な複雑さを持つ専門家にタスクを割り当てます。 大規模な実験により、優れた性能を維持しながら、推論中に無関係な専門家を回避できることが実証された。 提案したMoCE-IRモデルは最先端の手法より優れており、その効率性と実用性が確認されている。 ソースは \href{https://eduardzamfir.github.io/moceir/}{\textt{eduardzamfir.github.io/MoCE-IR/}} で公開されている。

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