論文の概要: ViSIR: Vision Transformer Single Image Reconstruction Method for Earth System Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06741v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 18:09:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:31:27.450010
• Title: ViSIR: Vision Transformer Single Image Reconstruction Method for Earth System Models
• Title（参考訳）: ViSIR:地球系モデルのための視覚変換器単一画像再構成法
• Authors: Ehsan Zeraatkar, Salah Faroughi, Jelena Tesic,
• Abstract要約: 地球系モデル (ESM) は、大気、海、陸、氷、生物圏の相互作用を統合し、地域気候と地球気候の状態を推定する。 本研究では,視覚変換器の正弦波表現ネットワーク(ViSIR)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Purpose: Earth system models (ESMs) integrate the interactions of the atmosphere, ocean, land, ice, and biosphere to estimate the state of regional and global climate under a wide variety of conditions. The ESMs are highly complex, and thus, deep neural network architectures are used to model the complexity and store the down-sampled data. In this paper, we propose the Vision Transformer Sinusoidal Representation Networks (ViSIR) to improve the single image SR (SR) reconstruction task for the ESM data. Methods: ViSIR combines the SR capability of Vision Transformers (ViT) with the high-frequency detail preservation of the Sinusoidal Representation Network (SIREN) to address the spectral bias observed in SR tasks. Results: The ViSIR outperforms ViT by 4.1 dB, SIREN by 7.5 dB, and SR-Generative Adversarial (SR-GANs) by 7.1dB PSNR on average for three different measurements. Conclusion: The proposed ViSIR is evaluated and compared with state-of-the-art methods. The results show that the proposed algorithm is outperforming other methods in terms of Mean Square Error(MSE), Peak-Signal-to-Noise-Ratio(PSNR), and Structural Similarity Index Measure(SSIM).
• Abstract（参考訳）: 目的:地球系モデル(ESM)は、大気、海、陸、氷、生物圏の相互作用を統合し、多様な条件下での地域気候と地球気候の状態を推定する。 ESMは非常に複雑であるため、深層ニューラルネットワークアーキテクチャは複雑さをモデル化し、ダウンサンプルデータの保存に使用される。 本稿では,視覚変換器の正弦波表現ネットワーク(ViSIR)を提案する。 方法: ViSIRは、視覚変換器(ViT)のSR能力と正弦波表現ネットワーク(SIREN)の高周波詳細保存を組み合わせて、SRタスクで観測されるスペクトルバイアスに対処する。 結果: ViSIRはViTを4.1dB、SIRENを7.5dB、SR-Generative Adversarial (SR-GANs)を7.1dB、PSNRを3つの異なる測定で平均上回る。 結論:提案したViSIRは,最先端の手法と比較して評価・比較する。 その結果、提案アルゴリズムは平均平方誤差(MSE)、ピーク信号-雑音比(PSNR)、構造類似度指数測定(SSIM)といった他の手法よりも優れていることがわかった。

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