論文の概要: Exploring Linear Attention Alternative for Single Image Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00404v1
• Date: Sat, 01 Feb 2025 11:39:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:56:59.051564
• Title: Exploring Linear Attention Alternative for Single Image Super-Resolution
• Title（参考訳）: 単一画像超解法におけるリニアアテンションの探索
• Authors: Rongchang Lu, Changyu Li, Donghang Li, Guojing Zhang, Jianqiang Huang, Xilai Li,
• Abstract要約: ディープラーニングベースのシングルイメージ超解像(SISR)技術は、低解像度(LR)画像を高解像度(HR)画像に拡張することに焦点を当てている。 本稿では,Receptance Weighted Key Value (RWKV) アーキテクチャと特徴抽出技術を組み合わせた新しい手法を提案する。 MambaIRモデルと比較すると,PSNRでは0.26%,SSIMでは0.16%の平均的な改善が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.267177967085143
• License:
• Abstract: Deep learning-based single-image super-resolution (SISR) technology focuses on enhancing low-resolution (LR) images into high-resolution (HR) ones. Although significant progress has been made, challenges remain in computational complexity and quality, particularly in remote sensing image processing. To address these issues, we propose our Omni-Scale RWKV Super-Resolution (OmniRWKVSR) model which presents a novel approach that combines the Receptance Weighted Key Value (RWKV) architecture with feature extraction techniques such as Visual RWKV Spatial Mixing (VRSM) and Visual RWKV Channel Mixing (VRCM), aiming to overcome the limitations of existing methods and achieve superior SISR performance. This work has proved able to provide effective solutions for high-quality image reconstruction. Under the 4x Super-Resolution tasks, compared to the MambaIR model, we achieved an average improvement of 0.26% in PSNR and 0.16% in SSIM.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングベースのシングルイメージ超解像(SISR)技術は、低解像度(LR)画像を高解像度(HR)画像に拡張することに焦点を当てている。 かなりの進歩があったが、計算複雑性と品質、特にリモートセンシング画像処理における課題は残されている。 これらの課題に対処するため, 既存の手法の限界を克服し, SISRの性能向上を図るために, リアプタンス重み付き鍵値(RWKV)アーキテクチャとVisual RWKV空間混合(VRSM)やVisual RWKVチャネル混合(VRCM)といった特徴抽出技術を組み合わせた新しい手法を提案するOmni-Scale RWKV Super-Resolution(OmniRWKVSR)モデルを提案する。 この研究は、高品質な画像再構成のための効果的なソリューションを提供することが証明された。 MambaIRモデルと比較すると,PSNRでは0.26%,SSIMでは0.16%の平均的な改善が得られた。

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