論文の概要: Mapping using Transformers for Volumes -- Network for Super-Resolution with Long-Range Interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03379v1
• Date: Wed, 04 Dec 2024 15:06:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:07:07.382895
• Title: Mapping using Transformers for Volumes -- Network for Super-Resolution with Long-Range Interactions
• Title（参考訳）: ボリューム用変圧器を用いたマッピング -長距離相互作用を用いた超解像のためのネットワーク-
• Authors: August Leander Høeg, Sophia W. Bardenfleth, Hans Martin Kjer, Tim B. Dyrby, Vedrana Andersen Dahl, Anders Dahl,
• Abstract要約: ボリューム超解像は、2次元超解像に見られるトランスフォーマーモデルにおける最近の進歩を利用するのが困難である。 階層型アテンションブロックと複数のスケールのキャリアトークンを組み合わせたマルチスケールトランスフォーマーモデルを提案する。 提案手法であるMTVNetを、5つの3次元データセット上の最先端のボリューム超解像モデルと比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.0602274934844615
• License:
• Abstract: Until now, it has been difficult for volumetric super-resolution to utilize the recent advances in transformer-based models seen in 2D super-resolution. The memory required for self-attention in 3D volumes limits the receptive field. Therefore, long-range interactions are not used in 3D to the extent done in 2D and the strength of transformers is not realized. We propose a multi-scale transformer-based model based on hierarchical attention blocks combined with carrier tokens at multiple scales to overcome this. Here information from larger regions at coarse resolution is sequentially carried on to finer-resolution regions to predict the super-resolved image. Using transformer layers at each resolution, our coarse-to-fine modeling limits the number of tokens at each scale and enables attention over larger regions than what has previously been possible. We experimentally compare our method, MTVNet, against state-of-the-art volumetric super-resolution models on five 3D datasets demonstrating the advantage of an increased receptive field. This advantage is especially pronounced for images that are larger than what is seen in popularly used 3D datasets. Our code is available at https://github.com/AugustHoeg/MTVNet
• Abstract（参考訳）: これまで、2次元超解像で見られるトランスフォーマーモデルにおける最近の進歩を活用することは、ボリューム超解像において困難であった。 3Dボリュームでの自己保持に必要なメモリは、受容野を制限する。 したがって、長距離相互作用は2次元の程度まで3次元では使われず、変圧器の強度は実現されない。 階層型アテンションブロックと複数のスケールのキャリアトークンを組み合わせたマルチスケールトランスフォーマーモデルを提案する。 ここでは、大分解能の広い領域からの情報をより微細な解像度の領域に順次実行し、超解像を予測する。 各解像度での変圧器層を用いて、粗大なモデリングにより、各スケールでのトークンの数を制限し、これまで可能だったよりも大きな領域への注目を可能にする。 提案手法であるMTVNetを、5つの3次元データセット上の最先端の超解像モデルと比較し、受容場の増加の利点を実証した。 この利点は、一般的な3Dデータセットで見られるものよりも大きい画像に対して特に顕著である。 私たちのコードはhttps://github.com/AugustHoeg/MTVNetで利用可能です。

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