論文の概要: HIIF: Hierarchical Encoding based Implicit Image Function for Continuous Super-resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03748v1
• Date: Wed, 04 Dec 2024 22:35:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:41:01.289391
• Title: HIIF: Hierarchical Encoding based Implicit Image Function for Continuous Super-resolution
• Title（参考訳）: HIIF:連続超解像のための階層符号化に基づく命令画像関数
• Authors: Yuxuan Jiang, Ho Man Kwan, Tianhao Peng, Ge Gao, Fan Zhang, Xiaoqing Zhu, Joel Sole, David Bull,
• Abstract要約: 連続画像超解像のためのtextbfHIIF を提案する。 提案手法では,非局所的な情報を考慮した多頭部線形注意機構を暗黙の注意ネットワーク内に組み込む。 実験により、異なるバックボーンエンコーダと統合した場合、HIIFはPSNRの0.17dBまで、最先端の連続画像超解像法より優れることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.652558917081954
• License:
• Abstract: Recent advances in implicit neural representations (INRs) have shown significant promise in modeling visual signals for various low-vision tasks including image super-resolution (ISR). INR-based ISR methods typically learn continuous representations, providing flexibility for generating high-resolution images at any desired scale from their low-resolution counterparts. However, existing INR-based ISR methods utilize multi-layer perceptrons for parameterization in the network; this does not take account of the hierarchical structure existing in local sampling points and hence constrains the representation capability. In this paper, we propose a new \textbf{H}ierarchical encoding based \textbf{I}mplicit \textbf{I}mage \textbf{F}unction for continuous image super-resolution, \textbf{HIIF}, which leverages a novel hierarchical positional encoding that enhances the local implicit representation, enabling it to capture fine details at multiple scales. Our approach also embeds a multi-head linear attention mechanism within the implicit attention network by taking additional non-local information into account. Our experiments show that, when integrated with different backbone encoders, HIIF outperforms the state-of-the-art continuous image super-resolution methods by up to 0.17dB in PSNR. The source code of HIIF will be made publicly available at \url{www.github.com}.
• Abstract（参考訳）: 暗黙的神経表現(INR)の最近の進歩は、画像超解像(ISR)を含む様々な低視野タスクのための視覚信号のモデリングにおいて大きな可能性を示唆している。 INRベースのISR法は、通常、連続表現を学習し、低解像度の画像から任意の所望のスケールで高解像度画像を生成する柔軟性を提供する。 しかし、既存のINRベースのISR法では、ネットワーク内のパラメータ化に多層パーセプトロンを用いており、これは局所サンプリングポイントに存在する階層構造を考慮せず、したがって表現能力を制限している。 本稿では,局所的な暗黙的表現を強化する新しい階層的位置エンコーディングを活用し,複数のスケールで細部をキャプチャできる,新しい \textbf{H}ierarchical encoding based \textbf{I}mplicit \textbf{I}mage \textbf{F}unction, \textbf{HIIF} を提案する。 提案手法では,非局所的な情報を考慮した多頭部線形注意機構を暗黙の注意ネットワーク内に組み込む。 実験により、異なるバックボーンエンコーダと統合した場合、HIIFはPSNRの0.17dBまで、最先端の連続画像超解像法より優れることが示された。 HIIFのソースコードは \url{www.github.com} で公開されている。

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