論文の概要: Towards Context-aware Convolutional Network for Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11008v1
• Date: Sun, 15 Dec 2024 01:29:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:57:37.226884
• Title: Towards Context-aware Convolutional Network for Image Restoration
• Title（参考訳）: 画像復元のためのコンテキスト対応畳み込みネットワークの実現に向けて
• Authors: Fangwei Hao, Ji Du, Weiyun Liang, Jing Xu, Xiaoxuan Xu,
• Abstract要約: トランスフォーマーベースのアルゴリズムと注意に基づく畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、いくつかの画像復元タスクにおいて有望な結果を示している。 既存のIR用畳み込み残基は、入力を高次元および非線形の特徴空間にマッピングする限られた能力に遭遇する。 本研究では,文脈認識型畳み込みネットワーク(CCNet)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.319939908085759
• License:
• Abstract: Image restoration (IR) is a long-standing task to recover a high-quality image from its corrupted observation. Recently, transformer-based algorithms and some attention-based convolutional neural networks (CNNs) have presented promising results on several IR tasks. However, existing convolutional residual building modules for IR encounter limited ability to map inputs into high-dimensional and non-linear feature spaces, and their local receptive fields have difficulty in capturing long-range context information like Transformer. Besides, CNN-based attention modules for IR either face static abundant parameters or have limited receptive fields. To address the first issue, we propose an efficient residual star module (ERSM) that includes context-aware "star operation" (element-wise multiplication) to contextually map features into exceedingly high-dimensional and non-linear feature spaces, which greatly enhances representation learning. To further boost the extraction of contextual information, as for the second issue, we propose a large dynamic integration module (LDIM) which possesses an extremely large receptive field. Thus, LDIM can dynamically and efficiently integrate more contextual information that helps to further significantly improve the reconstruction performance. Integrating ERSM and LDIM into an U-shaped backbone, we propose a context-aware convolutional network (CCNet) with powerful learning ability for contextual high-dimensional mapping and abundant contextual information. Extensive experiments show that our CCNet with low model complexity achieves superior performance compared to other state-of-the-art IR methods on several IR tasks, including image dehazing, image motion deblurring, and image desnowing.
• Abstract（参考訳）: 画像復元(IR)は、その劣化した観察から高品質な画像を復元するための長年の課題である。 近年、トランスフォーマーベースのアルゴリズムと注意に基づく畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が、いくつかのIRタスクにおいて有望な結果を示している。 しかし、既存のIR用畳み込み残余構造モジュールは、入力を高次元および非線形特徴空間にマッピングする限られた能力に遭遇し、それらの局所受容場は、Transformerのような長距離コンテキスト情報を取得するのに困難である。 さらに、IR用のCNNベースのアテンションモジュールは、静的な豊富なパラメータに直面するか、限定的な受容場を持つ。 最初の課題に対処するため,高次元かつ非線形な特徴空間に特徴を文脈的にマッピングし,表現学習を大幅に強化する,文脈対応の「星演算」を含む効率的な残留星加群(ERSM)を提案する。 文脈情報の抽出をさらに促進するために、第2の課題として、非常に大きな受容場を持つ大規模動的統合モジュール(LDIM)を提案する。 これにより、LDIMはより文脈的な情報を動的かつ効率的に統合し、再構築性能をさらに向上させることができる。 ERSMとLDIMをU字型のバックボーンに統合し,コンテキスト認識型畳み込みネットワーク(CCNet)を提案する。 画像デハジング,イメージモーションデブロアリング,画像認識など,複数のIRタスクにおける他の最先端IR手法と比較して,モデル複雑性の低いCCNetの方が優れた性能を示すことを示す。

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