論文の概要: State-of-the-Art Transformer Models for Image Super-Resolution: Techniques, Challenges, and Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07855v1
• Date: Tue, 14 Jan 2025 05:43:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-15 13:27:58.340660
• Title: State-of-the-Art Transformer Models for Image Super-Resolution: Techniques, Challenges, and Applications
• Title（参考訳）: 画像超解像のための最先端変圧器モデル:技術・課題・応用
• Authors: Debasish Dutta, Deepjyoti Chetia, Neeharika Sonowal, Sanjib Kr Kalita,
• Abstract要約: Image Super-Resolutionは、解像度の低い画像から高解像度の画像を復元することを目的としている。 近年のトランス方式の進歩により画像の超解像化が進んでいる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Image Super-Resolution (SR) aims to recover a high-resolution image from its low-resolution counterpart, which has been affected by a specific degradation process. This is achieved by enhancing detail and visual quality. Recent advancements in transformer-based methods have remolded image super-resolution by enabling high-quality reconstructions surpassing previous deep-learning approaches like CNN and GAN-based. This effectively addresses the limitations of previous methods, such as limited receptive fields, poor global context capture, and challenges in high-frequency detail recovery. Additionally, the paper reviews recent trends and advancements in transformer-based SR models, exploring various innovative techniques and architectures that combine transformers with traditional networks to balance global and local contexts. These neoteric methods are critically analyzed, revealing promising yet unexplored gaps and potential directions for future research. Several visualizations of models and techniques are included to foster a holistic understanding of recent trends. This work seeks to offer a structured roadmap for researchers at the forefront of deep learning, specifically exploring the impact of transformers on super-resolution techniques.
• Abstract（参考訳）: Image Super-Resolution (SR)は、特定の劣化過程の影響を受けている低解像度画像から高解像度画像を復元することを目的としている。 これは、ディテールと視覚的品質を高めることで達成される。 近年のトランスフォーマー方式の進歩は、CNNやGANベースといった従来のディープラーニングアプローチを超越した高品質な再構成を可能にすることで、画像の超解像化を実現している。 これは、受信フィールドの制限、グローバルなコンテキストキャプチャの低さ、高周波ディテールリカバリにおける課題など、従来の手法の制限に効果的に対処する。 さらに、トランスフォーマーベースのSRモデルの最近の動向と進歩をレビューし、トランスフォーマーと従来のネットワークを組み合わせてグローバルおよびローカルコンテキストのバランスをとる様々な革新的な技術とアーキテクチャを探求する。 これらのネオテリア的手法は批判的に分析され、将来的な研究のための有望だが未発見のギャップと潜在的な方向性を明らかにしている。 いくつかのモデルとテクニックの可視化は、最近のトレンドの全体的理解を促進するために含まれている。 この研究は、ディープラーニングの最前線で研究者に構造化されたロードマップを提供することを目的としており、特に超高解像度技術に対するトランスフォーマーの影響を探求している。

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