論文の概要: Multi Image Super Resolution Modeling for Earth System Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12427v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 01:52:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 20:12:08.723605
• Title: Multi Image Super Resolution Modeling for Earth System Models
• Title（参考訳）: 地球系モデルのためのマルチイメージ超解像モデリング
• Authors: Ehsan Zeraatkar, Salah A Faroughi, Jelena Tešić,
• Abstract要約: 超解像(SR)技術は、地球系モデル(ESM)データの空間分解能を改善するために不可欠である。 本稿では、視覚変換器(ViT)とインプリシットニューラルネットワーク(INR)を組み合わせて、低分解能(LR)入力から高分解能(HR)画像を生成する新しいアルゴリズムViFORを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Super-resolution (SR) techniques are essential for improving Earth System Model (ESM) data's spatial resolution, which helps better understand complex environmental processes. This paper presents a new algorithm, ViFOR, which combines Vision Transformers (ViT) and Implicit Neural Representation Networks (INRs) to generate High-Resolution (HR) images from Low-Resolution (LR) inputs. ViFOR introduces a novel integration of Fourier-based activation functions within the Vision Transformer architecture, enabling it to effectively capture global context and high-frequency details critical for accurate SR reconstruction. The results show that ViFOR outperforms state-of-the-art methods such as ViT, Sinusoidal Representation Networks (SIREN), and SR Generative Adversarial Networks (SRGANs) based on metrics like Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) and Mean Squared Error (MSE) both for global as well as the local imagery. ViFOR improves PSNR of up to 4.18 dB, 1.56 dB, and 1.73 dB over ViT for full images in the Source Temperature, Shortwave, and Longwave Flux.
• Abstract（参考訳）: 超解像(SR)技術は、地球系モデル(ESM)データの空間分解能の改善に不可欠であり、複雑な環境プロセスの理解に役立っている。 本稿では、視覚変換器(ViT)とインプリシットニューラルネットワーク(INR)を組み合わせて、低分解能(LR)入力から高分解能(HR)画像を生成する新しいアルゴリズムViFORを提案する。 ViFORは、Vision Transformerアーキテクチャ内でフーリエベースのアクティベーション関数の新たな統合を導入し、グローバルコンテキストと正確なSR再構成に不可欠な高周波の詳細を効果的にキャプチャすることを可能にする。 その結果、ViFORは、Pak Signal-to-Noise Ratio(PSNR)やMean Squared Error(MSE)といったメトリクスに基づいて、ViT、SIREN(Sinusoidal Representation Networks)、SR Generative Adversarial Networks(SRGANs)といった最先端の手法よりも、グローバルおよびローカルイメージにおいて優れていた。 ViFORはPSNRを4.18dB、 1.56dB、 1.73dBまで改善し、ソース温度、ショートウェーブ、ロングウェーブフラックスのフルイメージを実現した。

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