論文の概要: Fractal-IR: A Unified Framework for Efficient and Scalable Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.17825v1
• Date: Sat, 22 Mar 2025 17:43:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 16:32:16.845396
• Title: Fractal-IR: A Unified Framework for Efficient and Scalable Image Restoration
• Title（参考訳）: Fractal-IR: 効率的でスケーラブルな画像復元のための統一フレームワーク
• Authors: Yawei Li, Bin Ren, Jingyun Liang, Rakesh Ranjan, Mengyuan Liu, Nicu Sebe, Ming-Hsuan Yang, Luca Benini,
• Abstract要約: Fractal-IRを提案する。Fractal-IRはフラクタルベースの設計で、局所情報を広範囲に繰り返し拡張することで、劣化した画像を徐々に洗練する。 このフラクタルアーキテクチャは、早期の局所的な詳細を自然に捉え、より深いフラクタル段階のグローバルな文脈へシームレスに遷移する。 また,Fractal-IRは,高分解能,デノナイジング,JPEGアーティファクト除去,悪天候条件のIR,動きの鈍化,デフォーカスの鈍化,復調といった7つの一般的な画像修復作業において,最先端の性能を実現していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 108.83750852785582
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: While vision transformers achieve significant breakthroughs in various image restoration (IR) tasks, it is still challenging to efficiently scale them across multiple types of degradations and resolutions. In this paper, we propose Fractal-IR, a fractal-based design that progressively refines degraded images by repeatedly expanding local information into broader regions. This fractal architecture naturally captures local details at early stages and seamlessly transitions toward global context in deeper fractal stages, removing the need for computationally heavy long-range self-attention mechanisms. Moveover, we observe the challenge in scaling up vision transformers for IR tasks. Through a series of analyses, we identify a holistic set of strategies to effectively guide model scaling. Extensive experimental results show that Fractal-IR achieves state-of-the-art performance in seven common image restoration tasks, including super-resolution, denoising, JPEG artifact removal, IR in adverse weather conditions, motion deblurring, defocus deblurring, and demosaicking. For $2\times$ SR on Manga109, Fractal-IR achieves a 0.21 dB PSNR gain. For grayscale image denoising on Urban100, Fractal-IR surpasses the previous method by 0.2 dB for $\sigma=50$.
• Abstract（参考訳）: 視覚変換器は様々な画像復元(IR)タスクにおいて大きなブレークスルーを達成するが、複数の種類の劣化や分解を効果的にスケールすることは依然として困難である。 本稿では, 局所情報を広範囲に繰り返し拡張することにより, 劣化画像を段階的に洗練するフラクタルベース設計であるフラクタルIRを提案する。 このフラクタルアーキテクチャは、初期の局所的な詳細を自然に捉え、より深いフラクタル段階のグローバルな文脈へシームレスに遷移し、計算的に重い長距離自己認識機構の必要性を取り除く。 さらに、IRタスクの視覚変換器のスケールアップの課題を観察する。 一連の分析を通して、モデルスケーリングを効果的に導くための総合的な戦略の集合を同定する。 その結果,Fractal-IRは,高分解能,デノナイジング,JPEGアーティファクト除去,悪天候条件のIR,動きの鈍化,デフォーカスの鈍化,復調といった7つの一般的な画像修復作業において,最先端の性能を達成できることが示唆された。 マンガ109のSR$2\timesで、フラクタルIRは0.21dBのPSNRを獲得した。 Urban100のグレースケール画像では、Fractal-IRが0.2dBで$\sigma=50$を上回ります。

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