論文の概要: Optimization of Module Transferability in Single Image Super-Resolution: Universality Assessment and Cycle Residual Blocks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03522v2
• Date: Thu, 04 Sep 2025 04:08:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-05 14:03:58.722553
• Title: Optimization of Module Transferability in Single Image Super-Resolution: Universality Assessment and Cycle Residual Blocks
• Title（参考訳）: 単一画像超解法におけるモジュール転送可能性の最適化:普遍性評価と残差ブロック
• Authors: Haotong Cheng, Zhiqi Zhang, Hao Li, Xinshang Zhang,
• Abstract要約: 我々は、「一般化」という伝統的な概念を拡張した「大学」の概念とその関連する定義を紹介する。 次に、与えられたモジュールをモデル間でどのように簡単に移植できるかを定量化する指標として、Universality Assessment Equation (UAE)を提案する。 提案するプラグイン・アンド・プレイ・モジュールを組み込んだネットワークは,いくつかの最先端手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.937699452538975
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning has substantially advanced the field of Single Image Super-Resolution (SISR). However, existing research has predominantly focused on raw performance gains, with little attention paid to quantifying the transferability of architectural components. In this paper, we introduce the concept of "Universality" and its associated definitions, which extend the traditional notion of "Generalization" to encompass the ease of transferability of modules. We then propose the Universality Assessment Equation (UAE), a metric that quantifies how readily a given module can be transplanted across models and reveals the combined influence of multiple existing metrics on transferability. Guided by the UAE results of standard residual blocks and other plug-and-play modules, we further design two optimized modules: the Cycle Residual Block (CRB) and the Depth-Wise Cycle Residual Block (DCRB). Through comprehensive experiments on natural-scene benchmarks, remote-sensing datasets, and other low-level tasks, we demonstrate that networks embedded with the proposed plug-and-play modules outperform several state-of-the-art methods, achieving a PSNR improvement of up to 0.83 dB or enabling a 71.3% reduction in parameters with negligible loss in reconstruction fidelity. Similar optimization approaches could be applied to a broader range of basic modules, offering a new paradigm for the design of plug-and-play modules.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは、Single Image Super-Resolution (SISR)の分野を大幅に進歩させた。 しかし、既存の研究は主に生のパフォーマンス向上に焦点を当てており、アーキテクチャコンポーネントの転送可能性の定量化にはほとんど注意が払われていない。 本稿では,モジュールの移動容易性を包含する「一般化」という従来の概念を拡張した「ユニバーサリティ」の概念とその関連する定義を紹介する。 次に、モデル間でモジュールをどの程度容易に移植できるかを定量化し、既存の複数のメトリクスがトランスファービリティに与える影響を明らかにする指標であるユニバーサルリティアセスメント方程式(UAE)を提案する。 標準残差ブロックや他のプラグ・アンド・プレイモジュールのUAE結果から導かれ、我々はさらに2つの最適化されたモジュール、CRB(Cycle Residual Block)とDCRB(Depth-Wise Cycle Residual Block)を設計した。 自然シーンのベンチマーク、リモートセンシングデータセット、その他の低レベルタスクに関する総合的な実験を通じて、提案したプラグアンドプレイモジュールに埋め込まれたネットワークは、いくつかの最先端手法よりも優れており、PSNRの改善は最大0.83dB、あるいは71.3%のパラメータの削減が可能であり、再現率の損失は無視できる。 同様の最適化アプローチは幅広い基本モジュールに適用でき、プラグアンドプレイモジュールの設計に新しいパラダイムを提供する。

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