論文の概要: Exploring Real&Synthetic Dataset and Linear Attention in Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03814v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 02:11:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 20:43:01.851276
• Title: Exploring Real&Synthetic Dataset and Linear Attention in Image Restoration
• Title（参考訳）: 画像復元における実・合成データセットと線形注意の探索
• Authors: Yuzhen Du, Teng Hu, Jiangning Zhang, Ran Yi Chengming Xu, Xiaobin Hu, Kai Wu, Donghao Luo, Yabiao Wang, Lizhuang Ma,
• Abstract要約: Image Restorationは、特にCNNやTransformersなどのディープラーニングによって、劣化したイメージを復元し、パフォーマンスを向上させることを目的としている。 トレーニングとテストデータセット間の画像複雑性のバイアスを特定し、復元品質に影響を及ぼした。 我々はReSynを作った。ReSynは、リアル画像や合成画像を含む、複雑さのバランスのとれた大規模なIRデータセットだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.26304397935705
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image Restoration aims to restore degraded images, with deep learning, especially CNNs and Transformers, enhancing performance. However, there's a lack of a unified training benchmark for IR. We identified a bias in image complexity between training and testing datasets, affecting restoration quality. To address this, we created ReSyn, a large-scale IR dataset with balanced complexity, including real and synthetic images. We also established a unified training standard for IR models. Our RWKV-IR model integrates linear complexity RWKV into transformers for global and local receptive fields. It replaces Q-Shift with Depth-wise Convolution for local dependencies and combines Bi-directional attention for global-local awareness. The Cross-Bi-WKV module balances horizontal and vertical attention. Experiments show RWKV-IR's effectiveness in image restoration.
• Abstract（参考訳）: Image Restorationは、特にCNNやTransformersなどのディープラーニングによって、劣化したイメージを復元し、パフォーマンスを向上させることを目的としている。 しかし、IRのための統一的なトレーニングベンチマークが欠如しています。 トレーニングとテストデータセット間の画像複雑性のバイアスを特定し、復元品質に影響を及ぼした。 これを解決するために、ReSynを開発した。ReSynは、実際の画像と合成画像を含む、複雑さのバランスのとれた大規模なIRデータセットである。 また、IRモデルの統一トレーニング標準も確立した。 我々のRWKV-IRモデルは、線形複雑RWKVを大域および局所的な受容場のための変換器に統合する。 Q-Shiftをローカル依存のためのDepth-wise Convolutionに置き換え、グローバルなローカル認識のための双方向の注意を組み合わせている。 Cross-Bi-WKVモジュールは水平と垂直の注意のバランスをとる。 画像復元におけるRWKV-IRの有効性を示す実験を行った。

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